导读:本文包含了交通工具名识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:射频识别,FRID,交通工具,汽车
交通工具名识别论文文献综述
董育其[1]（2017）在《射频识别技术在交通工具上的应用研究》一文中研究指出本文介绍了射频技术的系统组成和在交通工具上的应用,并重点介绍了基于视频识别技术的汽车无钥匙系统原理及功能。(本文来源于《山东工业技术》期刊2017年24期）
王振宇[2]（2009）在《基于Bootstrapping的交通工具名识别》一文中研究指出名实体识别是自然语言处理领域的研究热点之一,在信息抽取、自动问答等信息处理任务中都有十分重要的意义。随着现代科技的高速发展,除人名、地名、机构名之外,其它类别的名实体识别也成为研究热点。在ACE评测大纲中,名实体识别是五个识别任务中的重要一个,它是对文本自动处理的前提工作,它的质量会直接影响到后续的一系列工作。虽然名实体识别技术正日趋成熟,然而从评测的结果来看,中文名实体的识别还远不能满足应用的需求。因为这里存在着技术、资源、应用需求之间有机结合的问题。交通工具名属于ACE实体类别的一类,因此交通工具名识别是ACE项目中的重要组成部分。目前,很多研究名实体识别都是研究多个名实体类别,专门针对交通工具名的研究并不多。对于名实体识别,最先遇到的困难就是获取大规模已标注语料,这给我们的研究带来了一定困难。另外,交通工具名自身的一些特点也是我们在研究过程中需要考虑的关键问题。本文的主要工作是研究交通工具名识别的方法,在此基础上建立了一个基于Bootstrapping的交通工具名识别系统,经过实验论证,此方法取得效果较好。本文主要研究了以下几方面的内容:1.通过对真实语料的统计,深入分析了交通工具名的内部特征和上下文环境特征,提出了适合交通工具名的特征集,并通过实验进行特征选择,确定了有效特征。2.将信息熵增益理论运用到模式和样例的选择中,这样避免了以往用公式选择时的局限性,可以判断每一个模式或者样例对实验结果的影响程度,从而判断其重要性,为Bootstrapping的有效运行提供保证。3.通过相似度计算来识别交通工具名,避免了模式的精确匹配。适应了自然语言灵活多变的特点。4.基于Bootstrapping算法设计实现了一个交通工具名识别系统。将交通工具名的特征信息和待识别实例分别表示为类特征向量和实例特征向量,通过计算它们的相似度来判断待识别实例是否属于交通工具名,在类特征向量的获取过程中采用Bootstrapping算法。我们对ACE语料32万字的文本进行了封闭测试和开放测试,实验结果表明该方法识别交通工具名的召回率达到85.9%,准确率达到73.5%,从而证明基于Bootstrapping的交通工具名识别方法的有效性。(本文来源于《山西大学》期刊2009-06-01）
王振宇,谭红叶,郑家恒,张虎[3]（2008）在《交通工具名识别系统的设计与实现》一文中研究指出交通工具名的正确识别对信息抽取、自动问答等信息处理任务意义重大,为了解决获取标注语料困难这个问题,本文实现了一种基于Bootstrapping的交通工具名识别方法,其特点是:(1)通过手工标记小部分语料逐渐学习得到大量标注信息,(2)其中评价模式和样例时采用了计算信息熵增益的方法,更加精确的得到它们的度量方法。在ACE语料上进行测试,实验表明该方法在交通工具名识别中是有效的。(本文来源于《第四届全国学生计算语言学研讨会会议论文集》期刊2008-07-01）
王振宇,谭红叶,郑家恒[4]（2008）在《基于Bootstrapping的交通工具名识别》一文中研究指出交通工具名的正确识别对信息抽取、自动问答等信息处理任务意义重大。为了解决获取标注语料困难这个问题,本文实现了一种基于 Bootstrapping 的交通工具名识别方法,其特点是:(1)通过手工标记小部分语料逐渐学习得到大量标注信息,(2)其中评价模式和样例时采用了计算信息熵增益的方法,以便更加精确地得到它们的度量方法。在 ACE 语料上进行测试,实验表明该方法在交通工具名识别中是有效的。(本文来源于《2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集（二）》期刊2008-04-01）
洪莉[5]（2006）在《关于固定场景中交通工具图像的识别方法》一文中研究指出在分析固定场景中车辆图片结构特征的基础上,提出了从遥感图中检测车辆的方法,具体介绍了将遥感灰度图像转换为二值图像,并进一步阐述了边缘检测(轮廓的跟踪)、图像分割、模式识别、机器视觉等作用。(本文来源于《辽宁科技学院学报》期刊2006年04期）
[6]（1999）在《捷德公司交通工具识别系统有效防范汽车走私》一文中研究指出捷德公司慕尼黑总部日前向匈牙利 MICRORAAB公司提供了用于防止汽车走私的智能卡和终端。该项高新技术主要应用于防止汽车被盗和非法从匈牙利走私出境。匈牙利每年大约有15,000辆汽车被盗。该项目从本月开始,由匈牙利汽车俱乐部和其它一些投资(本文来源于《金融电子化》期刊1999年11期）
交通工具名识别论文开题报告
（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：
名实体识别是自然语言处理领域的研究热点之一,在信息抽取、自动问答等信息处理任务中都有十分重要的意义。随着现代科技的高速发展,除人名、地名、机构名之外,其它类别的名实体识别也成为研究热点。在ACE评测大纲中,名实体识别是五个识别任务中的重要一个,它是对文本自动处理的前提工作,它的质量会直接影响到后续的一系列工作。虽然名实体识别技术正日趋成熟,然而从评测的结果来看,中文名实体的识别还远不能满足应用的需求。因为这里存在着技术、资源、应用需求之间有机结合的问题。交通工具名属于ACE实体类别的一类,因此交通工具名识别是ACE项目中的重要组成部分。目前,很多研究名实体识别都是研究多个名实体类别,专门针对交通工具名的研究并不多。对于名实体识别,最先遇到的困难就是获取大规模已标注语料,这给我们的研究带来了一定困难。另外,交通工具名自身的一些特点也是我们在研究过程中需要考虑的关键问题。本文的主要工作是研究交通工具名识别的方法,在此基础上建立了一个基于Bootstrapping的交通工具名识别系统,经过实验论证,此方法取得效果较好。本文主要研究了以下几方面的内容:1.通过对真实语料的统计,深入分析了交通工具名的内部特征和上下文环境特征,提出了适合交通工具名的特征集,并通过实验进行特征选择,确定了有效特征。2.将信息熵增益理论运用到模式和样例的选择中,这样避免了以往用公式选择时的局限性,可以判断每一个模式或者样例对实验结果的影响程度,从而判断其重要性,为Bootstrapping的有效运行提供保证。3.通过相似度计算来识别交通工具名,避免了模式的精确匹配。适应了自然语言灵活多变的特点。4.基于Bootstrapping算法设计实现了一个交通工具名识别系统。将交通工具名的特征信息和待识别实例分别表示为类特征向量和实例特征向量,通过计算它们的相似度来判断待识别实例是否属于交通工具名,在类特征向量的获取过程中采用Bootstrapping算法。我们对ACE语料32万字的文本进行了封闭测试和开放测试,实验结果表明该方法识别交通工具名的召回率达到85.9%,准确率达到73.5%,从而证明基于Bootstrapping的交通工具名识别方法的有效性。
（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。
交通工具名识别论文参考文献
[1].董育其.射频识别技术在交通工具上的应用研究[J].山东工业技术.2017
[2].王振宇.基于Bootstrapping的交通工具名识别[D].山西大学.2009
[3].王振宇,谭红叶,郑家恒,张虎.交通工具名识别系统的设计与实现[C].第四届全国学生计算语言学研讨会会议论文集.2008
[4].王振宇,谭红叶,郑家恒.基于Bootstrapping的交通工具名识别[C].2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集（二）.2008
[5].洪莉.关于固定场景中交通工具图像的识别方法[J].辽宁科技学院学报.2006
[6]..捷德公司交通工具识别系统有效防范汽车走私[J].金融电子化.1999