导读:本文包含了目标筛选论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:有机朗肯循环,热力性,多目标优化,非支配解排序遗传算法
目标筛选论文文献综述
韩中合,梅中恺,李鹏[1]（2019）在《中温有机朗肯循环多目标优化及工质筛选》一文中研究指出为提高有机朗肯循环整体性能,从热力性、经济性和环境性3个方面出发,以系统总投资成本、环境、系统净输出功率、烟气进出口降、系统总不可逆损失构建多目标优化模型。针对523.15 K烟气余热热源,选取戊烷、庚烷、辛烷、葵烷、环己烷、苯、甲苯7种工质为待选工质,利用非支配解排序遗传算法(NSGA_2),对亚临界有机朗肯循环(ORC)的蒸发温度和冷凝温度进行优化,采用理想点辅助法从帕累托解集中选出各工质的最优解,得出各工质最优蒸发温度和冷凝温度及相对应的投资回收年限和单位发电成本。结果表明:在给定热源条件下,甲苯具有最优的综合性能。在热源温度大于500 K时,当热源温度上升时,甲苯的最优蒸发温度随之上升,最优冷凝温度几乎不变,单位输出功率的系统总投资成本、改进型可持续发展系数随之减小。(本文来源于《太阳能学报》期刊2019年10期）
嵇慕康,彭章友[2]（2019）在《基于RCS相位筛选的多星无源雷达目标检测方法》一文中研究指出目前的多星无源雷达系统中,目标雷达反射截面积(Radar-Cross Section,RCS)随角度的起伏会对检测性能产生较大的影响且RCS峰值处的相位存在不规律的变化。根据RCS存在聚集特性,提出了基于RCS相位筛选的目标检测方法。该方法将不同时刻的目标RCS峰值区域的多个卫星反射信号进行累积,根据相位的不同变化筛选出相关时间,得到最大的相关累计增益。仿真结果表明,在检验概率超过70%情况下,检测性能相比于固定相关时间提升约1.03dB,同时为后续多星信号下的雷达检测性能估计奠定了基础。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年08期）
陈帅[3]（2019）在《一种快速排序筛选SAR图像目标CFAR检测算法》一文中研究指出传统SAR图像目标CFAR检测算法通常针对低分辨率图像,目标在高分辨率图像中表现为扩展目标时难以获得较好的检测性能.为解决高分辨率SAR图像的目标检测问题,借鉴3种传统CFAR检测算法,研究了一种快速排序筛选SAR图像目标CFAR检测算法.该算法引入杂波像素排序筛选机制,通过获取候选目标区域减少CFAR检测像素点,针对滑窗移动时杂波像素大量重合进行参数快速估计.实验结果表明,该算法与传统CFAR算法相比,在检测效果和检测效率上都有显着提升;而SAR图像的检测性能与筛选深度有关.(本文来源于《空军预警学院学报》期刊2019年04期）
韩萍,宋厅华[4]（2019）在《区域筛选与多级特征判别相结合的PolSAR图像飞机目标检测》一文中研究指出目的针对全极化、复杂场景下飞机目标检测问题,提出了区域筛选与多级特征判别相结合的Pol SAR飞机目标检测方法。方法首先对原始Pol SAR图像进行滤波及去取向预处理,消除相干斑和随机取向对检测效果的影响;其次对图像进行基于功率值的区域分割,提取感兴趣区域;然后对感兴趣区域进行区域筛选,提取疑似飞机目标;最后以功率交叉熵、背景匀质性、功率差异度为特征对疑似飞机目标进行筛选,得到最终的检测结果。结果利用美国NASA实验室的AIRSAR和UVASAR系统采集的Half-Moon-Bay、Kahului及Kona地区的实测数据进行实验,并与其他方法进行了对比。在实验1中,本文方法和对比方法均能准确检测出场景中存在的2架飞机目标,本文方法产生了7个虚警,对比方法产生了22个虚警;在实验2中,本文方法和对比方法都检测出了4架飞机目标,本文方法产生了4个虚警,对比方法产生了17个虚警;在实验3中,本文方法检测出了15架飞机中的13架,产生了6个虚警,对比方法检测出了6个待测目标,产生了17个虚警。结论本文方法在提取出疑似飞机目标的前提下,利用多种特征对疑似飞机目标进行筛选,不需要提取出机场跑道和停机坪区域,避免了由于跑道和停机坪区域提取不完整导致的检测不准确的问题,相比于对比方法,本文方法在降低虚警和漏警的同时,提高了运算效率。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2019年07期）
王文正,赵保军,唐林波,冯帆[5]（2019）在《基于光谱差异均衡区间筛选的高光谱目标检测》一文中研究指出如何快速、准确地进行目标检测,是高光谱遥感图像在实际应用中面临的关键问题.波段选择是提高高光谱数据利用效率的途径之一,针对目前基于光谱匹配的高光谱目标检测算法数据利用率低,易受冗余信息干扰导致检测率不理想的问题.在构建光谱区间差异均衡化计算模型的基础上,提出差异均衡化的光谱子区间提取方法.使用实测高光谱遥感影像数据集对方法进行验证.结果表明,相比于采用全谱段数据以及其他波段选择方法的目标检测结果,所提出的方法在计算耗时、检测准确率方面均取得更理想的结果,可高效实现高光谱图像的目标检测.(本文来源于《北京理工大学学报》期刊2019年03期）
陈方芳[6]（2019）在《基于目标对筛选和联合谓语识别的视觉关系检测》一文中研究指出随着近年来深度学习的发展及计算机性能的大幅提升,计算机视觉迎来了突飞猛进的发展,也开辟了许多新领域。在目标检测与识别算法已经相对比较成熟的今天,进一步对图像内容进行理解和探索成了大势所趋,视觉关系检测应运而生。视觉关系检测的任务是从图像中找出用<主语-谓语-宾语>叁元组表示的视觉关系,并标出其相应的位置。由于可能组成的关系数量十分巨大,因此如何从有限的样本中学习出大量可能出现的关系成为了该任务的难点。近几年来,学者们围绕这个问题展开了许多研究,包括基于语言先验的方法、基于知识表征学习的方法和基于统计依赖的方法等。本文考虑到同种谓语在不同场景下可能表现差异较大的情况,以及一幅图像中可以组成的目标对数量可能远大于实际存在关系的目标对数量的现象,分别基于视觉关系检测的不同子任务,提出了基于多特征联合统计预测的谓语识别算法及基于目标对筛选和联合谓语识别的视觉关系检测算法。本文的主要工作包括:1)提出一种基于多特征联合统计预测的谓语识别算法针对已知主语和宾语标签与位置情况下的谓语识别任务,考虑到同种谓语的表现差异可能较大的问题,本文提出了一种基于多特征联合统计预测的谓语识别算法。该算法同时考虑了多种信息来共同进行预测,融合了视觉特征、位置特征和语义特征得到联合特征,再结合统计依赖关系进行联合预测。在进行联合统计预测时,现有的基于统计的方法没有考虑到不同统计分量的重要程度,因此本文对不同分量的重要程度做出区分,把不同的分量作为不同的通道,并利用1x1卷积的通道融合功能将该思想融入到网络中。本文还使用了交叉熵损失和中心损失联合训练的方法,旨在使不同谓语之间的联合特征差异更大,而同种谓语的联合特征更加相似。通过在公开数据集上的实验和对比,结果表明该方法的Recall@100指标可以达到85.82%,相较于现有的DR-Net算法有3.92%的提升,说明该方法可以得到更好的谓语识别结果。2)提出了一种基于目标对筛选和联合谓语识别的视觉关系检测算法针对视觉关系检测中的短语检测和关系检测任务,考虑到图像中检测出的很多目标之间可能都不存在关系的现象,本文提出了一种基于目标对筛选和联合谓语识别的视觉关系检测算法,把视觉关系检测分为叁个阶段——目标检测、目标对筛选和谓语识别阶段。先对输入的图片进行目标检测,再使用目标对筛选模型判断两个目标之间是否可能存在关系,目标对筛选模型主要从目标对的相相对位置信息和语文信息两个方面出发来进行筛选。最后再利用之前提出的谓语识别算法对有关系的目标对进行谓语识别,以判断它们之间的关系。本文首先对目标对筛选模型进行实验和评估,再对整体的视觉关系检测算法进行实验,并在视觉关系检测公开数据集上进行测试,通过与现有方法的比较发现该算法可以取得一定的效果提升。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-03-01）
常云波,肖笛,局芳[7]（2019）在《中国交建如何筛选并购目标公司》一文中研究指出近几年,中国交通建设股份(以下简称"中国交建")境外投资及并购业务迅猛发展,充分体现了行业领头羊的作用。通过成功的并购可以快速制造增量,迅速实现某一区域市场的属地化经营,有助于企业战略转型升级。但同时,并购是一个复杂的系统性工程,选取合适的并购目标也不是随意的,需要先从"知己"开(本文来源于《国际工程与劳务》期刊2019年01期）
丁会兵[8]（2018）在《筛选有效教学目标 提升语文核心素养》一文中研究指出语文课堂是否有效,教学目标的筛选至关重要。筛选出的教学目标一是要能完美体现语文的学科性,二是要能紧紧围绕课程的单元目标,叁是要能充分显现文本的核心价值。(本文来源于《中学课程辅导(教师教育)》期刊2018年24期）
张旭,李建胜,郝向阳,程相博,李朋月[9]（2018）在《基于差分筛选的YOLOv2监控视频目标检测方法》一文中研究指出监控视频的多目标跟踪是视频智能分析的热点研究内容,其中目标的检测是目标跟踪的基础,精度高、速度快的目标检测器对于后续的实时分析任务尤为重要。提出一种针对监控视频的基于差分筛选的YOLOv2目标检测算法,采用差分算法筛选无前景目标帧及设置重迭度量阈值进行跨帧检测,改善了YOLOv2作为检测方法用于监控视频多目标跟踪任务时速度过慢的不足,同时高精度的检测结果有利于下一步多目标跟踪任务的顺利完成。利用NPLR监控视频数据集对YOLOv2目标检测算法进行了测试,并将该方法与可变型部件模型DPM进行了比较。结果表明,差分YOLOv2方法在精度上高出DPM方法0.304 6,检测时间快了26倍左右,验证了该算法的有效性。(本文来源于《测绘科学技术学报》期刊2018年06期）
李超,李龙龙,牛伟,刘恒,张龙[10]（2018）在《H油田长2以上油藏有利区目标筛选》一文中研究指出对H油田长2以上油藏开展基础地质研究,刻画砂体平面展布规律,分类评价储层。从成藏要素出发,研究油气富集规律,总结成藏模式。根据前期研究成果,优选出有利增储和建产区块,为该区下步产能建设提供可靠的依据。(本文来源于《云南化工》期刊2018年11期）
目标筛选论文开题报告
（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：
目前的多星无源雷达系统中,目标雷达反射截面积(Radar-Cross Section,RCS)随角度的起伏会对检测性能产生较大的影响且RCS峰值处的相位存在不规律的变化。根据RCS存在聚集特性,提出了基于RCS相位筛选的目标检测方法。该方法将不同时刻的目标RCS峰值区域的多个卫星反射信号进行累积,根据相位的不同变化筛选出相关时间,得到最大的相关累计增益。仿真结果表明,在检验概率超过70%情况下,检测性能相比于固定相关时间提升约1.03dB,同时为后续多星信号下的雷达检测性能估计奠定了基础。
（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。
目标筛选论文参考文献
[1].韩中合,梅中恺,李鹏.中温有机朗肯循环多目标优化及工质筛选[J].太阳能学报.2019
[2].嵇慕康,彭章友.基于RCS相位筛选的多星无源雷达目标检测方法[J].工业控制计算机.2019
[3].陈帅.一种快速排序筛选SAR图像目标CFAR检测算法[J].空军预警学院学报.2019
[4].韩萍,宋厅华.区域筛选与多级特征判别相结合的PolSAR图像飞机目标检测[J].中国图象图形学报.2019
[5].王文正,赵保军,唐林波,冯帆.基于光谱差异均衡区间筛选的高光谱目标检测[J].北京理工大学学报.2019
[6].陈方芳.基于目标对筛选和联合谓语识别的视觉关系检测[D].浙江大学.2019
[7].常云波,肖笛,局芳.中国交建如何筛选并购目标公司[J].国际工程与劳务.2019
[8].丁会兵.筛选有效教学目标提升语文核心素养[J].中学课程辅导(教师教育).2018
[9].张旭,李建胜,郝向阳,程相博,李朋月.基于差分筛选的YOLOv2监控视频目标检测方法[J].测绘科学技术学报.2018
[10].李超,李龙龙,牛伟,刘恒,张龙.H油田长2以上油藏有利区目标筛选[J].云南化工.2018
标签：有机朗肯循环; 热力性; 多目标优化; 非支配解排序遗传算法;