导读:本文包含了极小模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多属性群体决策,共识达成过程,极小调节,多属性共识法则
极小模型论文文献综述
李建明[1]（2019）在《一种改进的基于极小调节的多属性共识法则的共识模型（英文）》一文中研究指出在群体决策中,共识达成过程通常是一个交互迭代的过程,以共识模型(或算法)形式呈现。对于多属性群体决策,基于极小调节的多属性共识法则的共识模型最近受到较多关注。本文举例说明现有共识模型因其偏好调节建议的缺陷可能导致迭代过程不能收敛(其收敛性的证明存在错误),进而提出一个改进的共识模型,并证明了模型算法的收敛性;示例说明改进的共识模型有效、适用范围更广。对于多属性群体决策问题,本文提出的偏好调节方法对今后改进其他相关的基于极小调节的共识模型(算法)和开发新的共识模型提供了参考。(本文来源于《贵州大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
陈星,刘义[2]（2019）在《基于人体感知的极小空间主观多维评价模型》一文中研究指出基于极小建筑空间的特殊性,提出一种针对极小建筑空间环境的多元化和多层次的主观综合性评判方法。研究借助胶囊公寓的实地调研和1∶1示范性微建筑的空间体验试验,通过头脑风暴法和德尔菲法等专家调查法得出基于人体5种感知的极小建筑空间环境评价指标体系,建立层次结构模型,并利用层次分析法(AHP)得出各层次因子权重,建立极小空间环境多维评价模型。通过在1∶1示范性微建筑中的主观满意度测评,验证了模型的有效性,结果表明该评价模型计算过程简单、实用性强,能够明确且详尽地反映极小建筑空间环境的品质。(本文来源于《工业建筑》期刊2019年10期）
王卫,杨俊杰,罗晓莹,周长江,陈世发[3]（2019）在《基于Maxent模型的丹霞山国家级自然保护区极小种群植物丹霞梧桐的潜在生境评价》一文中研究指出【目的】基于Maxent模型评价丹霞梧桐的潜在生境,为该种的就地保护和迁地保护提供科学依据。【方法】采用无人机获取丹霞梧桐黄叶期186个空间分布数据,结合6个环境变量,利用Maxent模型预测丹霞梧桐的潜在适生区,并分析主要环境变量对其分布的影响。【结果】Maxent模型评价效果达到优秀水平,训练集和验证集的AUC值分别为0.947和0.906;刀切法验证结果表明,高程、坡度和坡向是影响丹霞梧桐潜在分布的主要环境变量,其贡献率分别为51.2%、30.3%和7.8%;在3个主要环境变量的共同作用下,丹霞梧桐的潜在适生区主要分布在丹霞山高程150～530 m、坡度20°～60°的阳坡;以自然断点法将丹霞梧桐的潜在适生区分为高适生区、中适生区、低适生区和非适生区4个等级,高、中适生区面积为30.27 km~2,仅占丹霞山总面积的10.41%;低适生区面积为41.01 km~2,非适生区面积为219.5 km~2,共占丹霞山总面积的89.59%;野外实地调查数据验证结果表明,92.1%的丹霞梧桐实地分布点落入高、中适生区,Kappa系数为0.958,说明Maxent模型的预测精度较高。【结论】Maxent模型可较准确预测出丹霞梧桐在丹霞山的潜在适生区,并揭示影响其分布的3个主要环境变量,该模型对小尺度区域预测亦有较好效果。对丹霞梧桐保护提出2点建议:1)就地保护方面,要严格限制其高、中适生区的旅游设施建设,并建立长期的无人机遥感监测系统跟踪其种群动态变化; 2)迁地保护方面,根据其适生条件,选择适合区域开展野外回归试验扩大其种群分布。本研究结果可验证低空无人机遥感在物种识别和种群调查中的优势和可行性,并揭示该方法在丹霞地貌这种特殊生境监测与评价中的潜力和应用价值。(本文来源于《林业科学》期刊2019年08期）
夏福全,陈龙卫[4]（2019）在《基于谱共轭梯度法的图像极小化去噪模型算法》一文中研究指出提出一种新的不依赖线搜索的谱共轭梯度算法,证明了新算法的全局收敛性。通过含有参数泛函的极小化去噪模型结合新的谱共轭梯度算法,从而达到恢复噪声图像的目的。数值实验结果表明,新算法在收敛速度和迭代次数等方面均有较好的数值结果,同时也能起到较好的图像去噪效果。(本文来源于《广东石油化工学院学报》期刊2019年03期）
吴成来[5]（2019）在《矩阵模型方法在有限自动机极小化的应用》一文中研究指出文章主要讨论了矩阵模型方法在有限自动机极小化方面的应用。希望通过文章的研究,可以为相关人士提供一定的参考和借鉴。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年08期）
高义,彭济根[6]（2018）在《加权非凸?_q-极小化模型的稀疏恢复》一文中研究指出本文主要研究基于无穷维压缩感知而提出的加权非凸?_q~-极小化模型的稀疏恢复问题,其中权向量为w={ω_1,ω_2,...,ω_N}~T且ω_i≥1.首先,引进了一种加权的鲁棒零空间性质并说明该性质弱于加权的有限等距性质.其次,提出了加权的个例最优性以及加权的?_q商性质,并阐述了这些性质之间的联系,同时证明Gauss随机矩阵高概率满足加权的?q商性质.最后,基于这些性质刻画了加权?_q-极小化模型解的逼近特征,特别地,对于测量含噪但噪声水平难以估计或缺失的信号恢复,建立了该模型解的鲁棒性估计,所获得的结果将有益于无穷维压缩感知的进一步理论分析.(本文来源于《中国科学:数学》期刊2018年12期）
靳海娟[7]（2018）在《不成比例交易费的极大极小模型》一文中研究指出文章主要考虑了带不成比例交易费在不允许卖空和借贷情况下的投资组合问题,在期望收益率不精确知道的情况下,结合不确定性决策的方法,建立出以极大极小准则为条件的投资组合选择模型;并对该模型的解进行分析讨论,最后给出了模型求解的方法。(本文来源于《长治学院学报》期刊2018年05期）
李钢,李海芳,赵怡,邓红霞[8]（2018）在《修正局部极小值的局部灰度差异分割模型》一文中研究指出针对现有局部模型在分割灰度不均匀图像时容易陷入局部极小值,导致演化曲线停留在背景处或目标内部无法继续演化从而造成分割失败的现象,提出本模型。该模型在能量泛函中增加局部灰度差异项,通过最大化演化曲线上所有点的邻域内目标和背景的差异来驱动演化曲线越过图像背景处或目标内部,直到准确地停留在目标边缘。实验结果表明提出的模型可以有效地解决局部模型因陷入局部极小值而导致的误分割问题,同时提高对分割灰度不均匀等复杂图像的准确性,并减小对初始轮廓的敏感性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2018年08期）
刘肖肖[9]（2017）在《基于非参数估计方法的极大极小投资组合模型研究》一文中研究指出极大极小投资组合模型(Minimax)的最优投资组合是一个简单线性规划问题的解。这个投资组合模型使用最小收益作为风险度量,而非方差。在一个给定的收益水平下,选择使最大损失最小化的投资组合。该模型的目标函数避免了传统均值-方差投资组合中的二次(非单调)效用函数的逻辑问题。极大极小投资组合模型更具有包容性,对于服从正态分布的收益数据,此模型的结果等同于传统均值-方差模型。当收益数据不服从正态分布时,极大极小投资组合模型仍然适用。另外,投资组合优化模型依赖大量金融样本数据。理论上当样本量n趋向于无穷大时会得到理想结果。但是由于在实际研究中样本数据是有限的,且样本数据的微小改变都会引起投资组合最优解的波动,投资组合前沿呈现出一些不连续性并且不是很平滑。为了避免这一问题,我们采用非参数估计方法来处理样本数据。本文首次将非参数核均值方法和核中位数方法运用到极大极小投资组合模型中。我们首先给出了使用非参数核均值方法和非参数核中位数方法估计资产收益率的公式,由此形成了基于非参数估计的极大极小投资组合模型。然后分别选取中国证券交易市场和美国证券交易市场的数据,利用MATLAB等统计软件进行实证分析。实证分析由两部分组成,在第一部分中构建极大极小投资组合模型和基于非参数估计的投资组合模型的有效边界,并计算最小收益(即模型的风险度量)。第二部分是对数据样本外分析。通过上面得到的最优解预测投资组合收益率。预测结果同上证180指数对比,结果显示基于非参数方法的投资组合模型预测的收益率比极大极小投资组合模型的收益率更大。无论是在允许卖空还是不允许卖空的条件下,将非参数估计方法用到中国股票市场和美国股票市场,最后都能得到一个比较平滑的投资组合有效前沿。而且在相同的期望收益率下,基于非参数估计的极大极小投资组合模型要优于极大极小投资组合模型。其中非参数核中位数估计的极大极小投资组合模型要优于非参数核均值估计的极大极小投资组合模型。(本文来源于《长沙理工大学》期刊2017-10-01）
冯紫鑫[10]（2017）在《基于叁周期极小曲面的模型轻量化方法》一文中研究指出在现代社会发展过程中,轻量化技术对于“低碳,环保,可持续发展”的相关政策实施具有重要的作用。轻量化旨在满足对象的性能使用约束下,对其部分无功能作用的质量进行削减。叁周期极小曲面是一种十分简洁且有数学表达式的复杂结构,它周期性(沿X,Y,Z轴都呈现周期性的变化)地构造了叁维空间上的一种光滑全连通的多孔结构。本文主要研究利用该多孔结构对实体进行轻量化建模及优化。在建模过程中,通过布尔运算得到整体轻量化对象的内部支撑结构以及表皮,满足给定受力需要和结构稳定性。在优化过程中,通过有限元分析技术验证设计模型的受力情况,并通过3D打印进行实体验证。具体的,轻量化建模整体包括轻量化模型实体预处理、轻量化模型建模生成以及实体打印检测反馈叁个主要模块。轻量化模型实体预处理主要承担着轻量化对象的信息获取以及应力分析,为模型轻量化建模提供保障;轻量化模型建模生成则完成了整体模型极小曲面多孔结构建模以及优化效果实现;实体打印检测反馈主要功能是验证优化极小曲面内核是否满足用户需求,确保轻量化模型的物理稳定性。本文通过上述模块之间的组合设计了一套完整的从实体模型输入到轻量化建模生成,再到轻量化模型检测打印的模型轻量化流程,在用户的需求约束下进行了实体对象到轻量化模型结果的转换。实验结果表明,基于叁周期极小曲面多孔结构的模型轻量化方法具有可实施性,且满足给定的受力和结构安全的要求。(本文来源于《大连理工大学》期刊2017-03-15）
极小模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于极小建筑空间的特殊性,提出一种针对极小建筑空间环境的多元化和多层次的主观综合性评判方法。研究借助胶囊公寓的实地调研和1∶1示范性微建筑的空间体验试验,通过头脑风暴法和德尔菲法等专家调查法得出基于人体5种感知的极小建筑空间环境评价指标体系,建立层次结构模型,并利用层次分析法(AHP)得出各层次因子权重,建立极小空间环境多维评价模型。通过在1∶1示范性微建筑中的主观满意度测评,验证了模型的有效性,结果表明该评价模型计算过程简单、实用性强,能够明确且详尽地反映极小建筑空间环境的品质。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
极小模型论文参考文献
[1].李建明.一种改进的基于极小调节的多属性共识法则的共识模型（英文）[J].贵州大学学报(自然科学版).2019
[2].陈星,刘义.基于人体感知的极小空间主观多维评价模型[J].工业建筑.2019
[3].王卫,杨俊杰,罗晓莹,周长江,陈世发.基于Maxent模型的丹霞山国家级自然保护区极小种群植物丹霞梧桐的潜在生境评价[J].林业科学.2019
[4].夏福全,陈龙卫.基于谱共轭梯度法的图像极小化去噪模型算法[J].广东石油化工学院学报.2019
[5].吴成来.矩阵模型方法在有限自动机极小化的应用[J].科技创新与应用.2019
[6].高义,彭济根.加权非凸?_q-极小化模型的稀疏恢复[J].中国科学:数学.2018
[7].靳海娟.不成比例交易费的极大极小模型[J].长治学院学报.2018
[8].李钢,李海芳,赵怡,邓红霞.修正局部极小值的局部灰度差异分割模型[J].计算机工程与应用.2018
[9].刘肖肖.基于非参数估计方法的极大极小投资组合模型研究[D].长沙理工大学.2017
[10].冯紫鑫.基于叁周期极小曲面的模型轻量化方法[D].大连理工大学.2017