导读:本文包含了投影点集论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:Cartesian点集,Lagrange投影算子,误差公式
投影点集论文文献综述
李喆,孙艳[1]（2014）在《Cartesian点集Lagrange投影算子的误差公式》一文中研究指出考虑多元插值问题的插值余项估计问题.针对好误差公式的概念,给出了推广好误差公式的概念,并以叁维Cartesian点集为例,利用B样条与差商的关系给出Cartesian点集Lagrange插值误差公式的积分形式.该结果可以推广到d维空间中.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2014年05期）
陈俊瑜[2]（2013）在《离散格点集的二维及叁维投影重建算法的研究与应用》一文中研究指出离散断层成像技术(Discrete Tomography,简称DT)是计算机断层成像技术(Computerized Tomography,简称CT)的一个重要分支。DT主要研究在少数投影已知的条件下，重建有限格点集合的问题。论文研究和分析了DT的发展现状、CT图像的成像原理以及DT图像成像的文字组合理论基础，并运用了吸收系数为黄金比例的EDT物理模型，考虑沿着左右水平吸收投影下，离散格点集的重构问题及其唯一性。同时，把基于水平吸收投影重构离散集合的基本算法由一维序列的重构推广到2D离散格点集的重构。另一方面，针对投影差值计算复杂性的不足，提出一个基于序列一致性判断条件的改进算法，将其应用于斜线吸收投影下格点集合的重构。与基本算法对比，提高了搜索解的速度。论文还讨论了3D离散格点集合的存在性、唯一性和重建性的问题，把2D重建改进算法推广到3D重建，与基本算法比较，对于大型的3D格点集合的重构，具有明显优势。(本文来源于《暨南大学》期刊2013-06-30）
段西发,田铮,齐培艳,延伟东[3]（2013）在《图像特征点集匹配的稳健非线性投影NMF方法》一文中研究指出包含相同目标的图像由于可能存在结构差异而导致特征匹配困难、不精确,针对该问题提出了一种新的匹配方法。首先,提出一种稳健的非线性投影非负矩阵分解方法(RNPNMF),利用RNPNMF得到特征点集的共同投影空间;然后,计算特征点集在共同投影空间的投影,利用特征点集在共同投影空间上的投影实现点集的精确匹配。最后,为验证本文方法的有效性,分别对光学图像和SAR图像进行了实验,实验结果表明:和现有方法相比,本文所提方法能更精确有效的实现特征点集的匹配,同时,应用于图像配准也得到了很好的结果。(本文来源于《光电工程》期刊2013年06期）
赵仲孟,聂丽娜,张选平[4]（2013）在《基于二维投影点集的叁维模型检索算法研究》一文中研究指出本文给出一种基于二维投影点集的叁维模型检索算法.该算法利用二维投影点集边界点,给出一种结合夹角信息的二维投影轮廓特征提取算法,简单有效地刻画叁维模型外围轮廓;同时还利用二维投影点集内部点,给出一种剖面特征提取算法,反映叁维模型空域信息.实验结果表明该算法在保证检索效率的同时,显着提高叁维模型的检索准确性.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2013年01期）
普雄鹰,刘伟军,李论[5]（2009）在《基于点集曲面投影算法的自由曲面匹配》一文中研究指出测量数据的精确定位是实现复杂曲面加工检测的关键,针对测量点云数据与NURBS表示的CAD自由曲面模型匹配中求最近点计算方面存在的问题,提出了一种简单、有效的寻找最近点的方法。该方法与由测量点集评估给定曲面上的最近点的传统算法相反,采用点集曲面(point set surface,PSS)投影算法,对给定自由曲面模型上有限个点与不附加任何几何和拓扑信息的散乱点集之间进行粗匹配获得初始位置,进而以最近点迭代算法(ICP)完成测量数据定位的精确调整,达到全局及局部最优的目标。实验结果表明,采用PSS投影算法法寻找最近点不仅效率高,而且能得到全局匹配结果,可以为精匹配提供较好的计算初值,减少了ICP算法进行二次匹配时,迭代次数及执行时间并且精度得到了较大提高。(本文来源于《2009中国仪器仪表与测控技术大会论文集》期刊2009-07-23）
刘道建,陈亚波,毛丽萍[6]（2007）在《多维点集的特征正交投影分类模型》一文中研究指出分类是智能信息处理的重要内容。提出一种多维点集的分类方法——多维点集的特征投影分类模型,该方法的基本思想是:首先通过特征正交投影把高维点集的分类问题转化为一维点集的分类问题,然后提出一个一维点集的分类模型。为解决分类问题提供一种较简便的数学工具。(本文来源于《计算技术与自动化》期刊2007年03期）
投影点集论文开题报告
（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：
离散断层成像技术(Discrete Tomography,简称DT)是计算机断层成像技术(Computerized Tomography,简称CT)的一个重要分支。DT主要研究在少数投影已知的条件下，重建有限格点集合的问题。论文研究和分析了DT的发展现状、CT图像的成像原理以及DT图像成像的文字组合理论基础，并运用了吸收系数为黄金比例的EDT物理模型，考虑沿着左右水平吸收投影下，离散格点集的重构问题及其唯一性。同时，把基于水平吸收投影重构离散集合的基本算法由一维序列的重构推广到2D离散格点集的重构。另一方面，针对投影差值计算复杂性的不足，提出一个基于序列一致性判断条件的改进算法，将其应用于斜线吸收投影下格点集合的重构。与基本算法对比，提高了搜索解的速度。论文还讨论了3D离散格点集合的存在性、唯一性和重建性的问题，把2D重建改进算法推广到3D重建，与基本算法比较，对于大型的3D格点集合的重构，具有明显优势。
（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。
投影点集论文参考文献
[1].李喆,孙艳.Cartesian点集Lagrange投影算子的误差公式[J].吉林大学学报(理学版).2014
[2].陈俊瑜.离散格点集的二维及叁维投影重建算法的研究与应用[D].暨南大学.2013
[3].段西发,田铮,齐培艳,延伟东.图像特征点集匹配的稳健非线性投影NMF方法[J].光电工程.2013
[4].赵仲孟,聂丽娜,张选平.基于二维投影点集的叁维模型检索算法研究[J].微电子学与计算机.2013
[5].普雄鹰,刘伟军,李论.基于点集曲面投影算法的自由曲面匹配[C].2009中国仪器仪表与测控技术大会论文集.2009
[6].刘道建,陈亚波,毛丽萍.多维点集的特征正交投影分类模型[J].计算技术与自动化.2007
标签：Cartesian点集; Lagrange投影算子; 误差公式;