导读:本文包含了图形反馈论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:矢量图形检索,相关反馈,组合分类器,贝叶斯查询点移动
图形反馈论文文献综述
陆晓艳[1]（2010）在《矢量图形检索中的相关反馈技术研究》一文中研究指出相关反馈的目标是从用户与检索系统的实际交互过程中进行学习,发现并捕捉用户的实际检索意图,并以此修正系统的检索策略,从而得到与用户实际需求尽可能相吻合的检索结果。将相关反馈技术引入矢量图形检索中,通过无记忆的反馈和有记忆的反馈可以有效地利用用户反馈信息捕捉用户的检索意图,以改善系统检索性能。本文首先分析了矢量图形检索和相关反馈技术的研究现状,根据矢量图形检索需求,给出了基于相关反馈的矢量图形检索系统框架,并对其中涉及的主要关键技术进行阐述。然后,在广泛分析和研究已有学习算法和相关反馈算法的基础上,提出了一种基于组合分类器的相关反馈算法。算法以每一个正负反馈样本作为唯一的训练样本形成各个独立的最近邻分类器,融合各个分类器的预估结果,计算库中每个图形的相关分数,并引入贝叶斯查询点移动技术优化相关分数。该算法可以充分利用每一个正负反馈样本所提供的信息,进一步提高矢量图形检索系统的查准率。接着,针对目前现有的检索系统缺乏对用户意图的长期学习问题,本文提出了一种基于反馈日志的个性化检索算法。该算法采用长期学习策略,根据反馈日志定义图形之间的语义关联度,建立个性化和共性化的语义相关矩阵。在此基础上,建立用户模型以实现个性化检索,使得系统逐渐适应不同用户的认知习惯,从而有效地改善系统检索性能。最后,给出了基于相关反馈的矢量图形检索系统的实现,并在该系统基础上构建实验平台,验证了本文提出的算法的有效性。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2010-01-01）
李燕,吕中华[2]（2007）在《基于内容的图形数据检索和相关性反馈》一文中研究指出在对大量的图像数据进行检索时,传统的信息检索技术并不能满足要求,因此,基于内容的图像检索技术(CBIR:Con- tent Based Image Retrieval)的研究应运而生。本文主要介绍了CBIR中的一些基本内容,基于内容图像检索(CBIR)的早期阶段,是以计算机为中心,使得一些查询结果从计算机的角度来看是相似的,而有人却认为是不相似的。为解决上述矛盾,在基于内容的图像检索领域引入了相关反馈机制。通过人机交互机制使得计算机能够不断了解用户对查询结果的满意程度,并通过逐步学习把输出调整到符合用户期望的状态。(本文来源于《科技资讯》期刊2007年35期）
王桦[3]（2006）在《基于分层和反馈技术的矢量图形检索研究》一文中研究指出目前在建筑规划,机械制造,工业设计等领域,已经广泛使用计算机来绘制矢量工程图形;而且随着存储技术的提高,图形数据库应运而生。如何从大规模的图形数据库中检索到有用的信息,已经成为国内外信息检索领域的一个新的研究方向。本文的研究工作主要围绕矢量图形检索的几个关键技术展开:图形特征的提取,相似性度量检索方法,相关反馈等技术。 本文提出了一种检索工程图的新算法,该算法以几何图元为研究对象,从矢量工程图中提取特征并采用分层结构进行检索。算法先对矢量图形预处理,提取图元统计特征和结构特征用以描述其几何信息。而后建立分层检索结构:第一层检索利用图元数量等简单的统计特征检索工程图数据库,缩小检索范围;第二层检索则以第一层检索的结果为候选集合,根据直线斜率、圆弧度等结构特征进行精确检索。与经典的工程图检索算法相比较,该算法采用分层结构组织特征值,避免了因两种不同类型的特征均采用单一向量描述而产生的归一化问题。 另一方面简单定义特征向量或单一特征向量很难从根本上解决人类认知领域的所有问题。所以运用相关反馈技术,根据图形自身的查询特点来挖掘图形相关特征是一种有效的解决方法。本文借鉴了目前应用在其他领域的一些经典反馈算法,并在传统反馈算法中引入了特征归纳,权重因子等新技术。 本文的研究重点是把基于分层结构的检索技术与相关反馈技术相结合。充分利用两种技术的优势,对提取的特征向量进行科学的归纳处理,在尽可能降低特征维数的同时,提高矢量图形的检索精确度和检索效率。(本文来源于《浙江大学》期刊2006-03-01）
王强,孙正兴[4]（2005）在《基于相关反馈技术的在线复杂图形识别(英文)》一文中研究指出提出一种在线复杂图形识别方法,在该方法中引入相关反馈技术来逐渐捕获用户绘图意图并使用用户模型来适应不同用户的绘图习惯.首先,在根据图形向量化特征的相似度计算给出候选识别结果的基础上,利用相关反馈技术不断降低模糊性而提高识别效果.其次,通过记录和分析历史信息动态的为不同用户建立用户模型,从而适应不同的用户习惯和绘图意图.同时,引入了一个基于模型的动态匹配策略.实验证明所介绍的识别方法在试验中取得了很好的效果.(本文来源于《Journal of Southeast University(English Edition)》期刊2005年02期）
肖剑[5]（2000）在《全分立元件电路反馈类型的图形判别法》一文中研究指出本文从电路图入手，直观地给出了判定全分立元件反馈放大器是何类型的具体方法，并举例加以详细说明。(本文来源于《黔南民族师专学报》期刊2000年03期）
图形反馈论文开题报告
（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：
在对大量的图像数据进行检索时,传统的信息检索技术并不能满足要求,因此,基于内容的图像检索技术(CBIR:Con- tent Based Image Retrieval)的研究应运而生。本文主要介绍了CBIR中的一些基本内容,基于内容图像检索(CBIR)的早期阶段,是以计算机为中心,使得一些查询结果从计算机的角度来看是相似的,而有人却认为是不相似的。为解决上述矛盾,在基于内容的图像检索领域引入了相关反馈机制。通过人机交互机制使得计算机能够不断了解用户对查询结果的满意程度,并通过逐步学习把输出调整到符合用户期望的状态。
（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。
图形反馈论文参考文献
[1].陆晓艳.矢量图形检索中的相关反馈技术研究[D].南京航空航天大学.2010
[2].李燕,吕中华.基于内容的图形数据检索和相关性反馈[J].科技资讯.2007
[3].王桦.基于分层和反馈技术的矢量图形检索研究[D].浙江大学.2006
[4].王强,孙正兴.基于相关反馈技术的在线复杂图形识别(英文)[J].JournalofSoutheastUniversity(EnglishEdition).2005
[5].肖剑.全分立元件电路反馈类型的图形判别法[J].黔南民族师专学报.2000