导读:本文包含了能量最小化算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:能量消耗成本最小化,可再生能源,资源分配,异构蜂窝网
能量最小化算法论文文献综述
杨强[1]（2017）在《混合能源供能的异构蜂窝网中能量消耗成本最小化算法研究》一文中研究指出随着移动设备的普遍使用,日益增长的数据需求使得无线蜂窝网络中的能量消耗急剧增加。为了应对此能源危机,学术界和工业界提出了多种节能策略。其中,异构布网技术和可再生能源供能策略受到了广泛的关注。在上述两者的理论基础上,我们针对混合能源供能的异构蜂窝网络这一场景,在保证用户速率要求和服务质量的前提下,研究如何有效地进行网络资源分配以实现网络能量消耗总成本最小化。在本文中,能量消耗总成本最小化算法的研究涉及到了混合能源供能的异构蜂窝网络基础场景和复杂场景在空间和时间两个方面的资源优化调度。第一,对于基础场景在空间维度的用户负载均衡问题,我们提出了两种小区呼吸算法来解决,即智能型小区呼吸算法和基于偏置因子的智能型小区呼吸算法。第二,对于基础场景下时空维度的资源分配问题,我们首先将目标问题从时间和空间上分解为了四个子问题,接着提出了四个相应的子算法:能量消耗估计算法,绿色能量分配算法,用户关联算法和绿色能量再分配算法。其中,用户关联算法包括集中式和分布式两种算法。第叁,我们考虑一种相对复杂的场景——基于回程链路的网络架构。其中,每个基站的能量消耗由无线接入网和回程链路两个部分组成。对于此场景下的时空维度资源分配问题,鉴于移动数据分布和绿色能量充电模型的多样性,我们最终提出四个启发式的子算法来解决。最后,针对上述所涉及到叁类问题以及各自的解决方案,我们分别在对应的章节进行了仿真实验以验证所提算法的可行性。通过和同类问题的最新算法进行对比,实验证明了我们提出的解决方案在能量消耗总成本方面具有显着的改善。(本文来源于《华中科技大学》期刊2017-05-01）
何元磊,王静荔,李红军,高正明,尼涛[2]（2014）在《基于选择样本自相关阵的高光谱图像约束能量最小化算法》一文中研究指出约束能量最小化算法是一种经典的高光谱图像目标检测算法,其在检测大目标地物时,背景自相关阵易受目标信息的干扰,从而影响算法的检测性能。针对此问题,提出一种基于选择样本自相关阵的CEM算法。通过比较高光谱图像每个样本像元与目标信号的光谱相似度,引入光谱相似性阈值,选择与目标信号光谱差异性较大的部分样本像元参与背景自相关阵的构建,使背景自相关阵更好地对背景的统计性进行描述。对AVIRIS获取的两幅真实高光谱图像进行了目标检测实验,结果表明,本算法的检测率有了明显提高,更适合于检测占据一定像元数目的大目标。(本文来源于《南昌航空大学学报(自然科学版)》期刊2014年04期）
刘光辉,任庆昌,孟月波,徐胜军[3]（2014）在《基于多尺度局部区域能量最小化算法的图像分割》一文中研究指出常规多尺度MRF模型中固定的四叉树结构造成图像分割结果中常产生块现象和非连续边缘.为解决这一问题,提出了一种新的多尺度MRF模型,并建立了基于区域消息传递的置信度传播(BP)算法,通过BP算法在多尺度MRF模型中对区域消息进行传递;在层间,从粗糙层向精细层进行消息传递时,利用提出的MRF模型父子区域之间的重迭,有效初始化了精细层消息的初值,避免了多尺度MRF模型层间误分类的传递;最后基于MPM准则对分割结果进行估计.实验结果表明提出的算法不仅得到了更准确的图像分割结果,而且具有较快的分割速度.(本文来源于《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》期刊2014年04期）
尹继豪,孙建颖,王义松,高超[4]（2012）在《样本加权约束能量最小化算法》一文中研究指出针对高光谱图像小目标探测中约束能量最小化算法对同类地物光谱多样性敏感,且不能有效识别大目标的问题,提出了一种样本加权CEM目标探测算法.通过光谱单位化处理,减小了目标点所在环境不同而出现的光谱差异.为精确地确定目标物在所有像元中所占的比例,以光谱相关性作为权值的度量对样本进行加权处理,有效降低了目标像素在样本自相关矩阵运算中所占的比重,使算法对大目标探测同样有效.(本文来源于《电子学报》期刊2012年04期）
徐胜军,韩九强,赵亮,刘欣[5]（2011）在《用于图像分割的局部区域能量最小化算法》一文中研究指出针对点对马尔可夫随机场(Pairwise MRF)模型中像素成对交互的结构不能充分描述图像丰富的局部统计特征问题,在研究Pairwise MRF模型基础上,提出了一种基于局部区域能量最小化的图像分割算法.该算法先利用图像局部区域信息构造局部区域能量模型,建立了一种局部交互的区域马尔可夫随机场分割模型,然后采用无环置信传播(LBP)算法对MRF全局能量进行优化.优化过程中,对局部区域能量进行收敛并按照MAP准则估计局部区域标号,通过LBP算法把局部区域信息传递到邻域区域中去.实验结果表明,所提出的新算法较标准LBP算法具有更好的分割结果,并有效地抑制了图像噪声信号和纹理信号对分割结果的干扰和影响.(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2011年08期）
寻丽娜,方勇华[6]（2006）在《约束能量最小化算法在亚像元目标检测中的应用》一文中研究指出遥感器所获取的地面反射或发射光谱信号是以像元为单位记录的。每个像元所对应的地表往往包含不同的覆盖类型,这时,该像元被称为混合像元,它记录的是这些地表物质光谱信号的综合。为了提高遥感应用的精度,就必须解决混合像元的问题,使遥感应用由像元级达到亚像元级。本文就是基于这样的考虑,用约束能量最小化算法(Constrained Energy Minimization,CEM)实现亚像元目标的检测。 CEM的主要思想就是设计一个有限脉冲响应线性滤波器,使得在满足特定的约束条件下滤波器的输出能量最小。通过合理地构造约束条件使得感兴趣的目标信号能够通过,同时,抑制了由其它信号带来的滤波器输出能量。(本文来源于《中国光学学会2006年学术大会论文摘要集》期刊2006-09-01）
吴彪,张颖,张兆扬[7]（2006）在《一种新颖的基于FGS的发射能量最小化算法(英文)》一文中研究指出This paper proposes an optimal solution to choose the number of enhancement layers in fine granularity scalability (FGS) scheme under the constraint of minimum transmission energy, in which FGS is combined with transmission energy control, so that FGS enhancement layer transmission energy is minimized while the distortion guaranteed. By changing the bit-plane level and packet loss rate, minimum transmission energy of enhancement layer is obtained, while the expected distortion is satisfied.(本文来源于《Journal of Shanghai University》期刊2006年02期）
能量最小化算法论文开题报告
（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：
约束能量最小化算法是一种经典的高光谱图像目标检测算法,其在检测大目标地物时,背景自相关阵易受目标信息的干扰,从而影响算法的检测性能。针对此问题,提出一种基于选择样本自相关阵的CEM算法。通过比较高光谱图像每个样本像元与目标信号的光谱相似度,引入光谱相似性阈值,选择与目标信号光谱差异性较大的部分样本像元参与背景自相关阵的构建,使背景自相关阵更好地对背景的统计性进行描述。对AVIRIS获取的两幅真实高光谱图像进行了目标检测实验,结果表明,本算法的检测率有了明显提高,更适合于检测占据一定像元数目的大目标。
（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。
能量最小化算法论文参考文献
[1].杨强.混合能源供能的异构蜂窝网中能量消耗成本最小化算法研究[D].华中科技大学.2017
[2].何元磊,王静荔,李红军,高正明,尼涛.基于选择样本自相关阵的高光谱图像约束能量最小化算法[J].南昌航空大学学报(自然科学版).2014
[3].刘光辉,任庆昌,孟月波,徐胜军.基于多尺度局部区域能量最小化算法的图像分割[J].西安建筑科技大学学报(自然科学版).2014
[4].尹继豪,孙建颖,王义松,高超.样本加权约束能量最小化算法[J].电子学报.2012
[5].徐胜军,韩九强,赵亮,刘欣.用于图像分割的局部区域能量最小化算法[J].西安交通大学学报.2011
[6].寻丽娜,方勇华.约束能量最小化算法在亚像元目标检测中的应用[C].中国光学学会2006年学术大会论文摘要集.2006
[7].吴彪,张颖,张兆扬.一种新颖的基于FGS的发射能量最小化算法(英文)[J].JournalofShanghaiUniversity.2006