导读:本文包含了矩阵相关性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:子宫内膜肿瘤,磁共振成像,纹理分析
矩阵相关性论文文献综述
田士峰,刘爱连,刘静红,王学东,黄侃[1]（2019）在《初探基于肿瘤全域ADC图的灰度共生矩阵纹理分析与子宫内膜癌Ki-67表达的相关性》一文中研究指出目的初步探讨基于肿瘤全域ADC图的灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)纹理分析与子宫内膜癌(endometrial carcinoma,EC)增值抗原Ki-67表达的相关性。材料与方法回顾性分析37例经手术病理证实为EC的患者影像资料,经后处理获得ADC图。按照EC的Ki-67表达指数(<50%为低表达,≥50%为高表达)将患者分别分为Ki-67低表达组(17例)及Ki-67高表达组(20例)。采用Omni-Kinetics软件,在包含肿瘤实质的ADC图像上沿肿瘤边缘逐层勾画ROI,融合后获得肿瘤全域GLCM纹理参数,包括能量、熵、惯性矩、相关性、逆差距。采用独立样本t检验(正态分布)或MannWhitney秩和检验(偏态分布)比较两组病例GLCM纹理参数的差异,采用ROC曲线评估有统计学差异的参数对Ki-67低、高表达组的鉴别诊断效能,采用Pearson相关分析评价各GLCM参数值与Ki-67表达指数的相关性。结果 Ki-67低表达组的能量、惯性矩大于高表达组,熵、相关性、逆差距小于高表达组,差异具有统计学意义(P<0.05)。能量、熵、惯性矩、相关性、逆差距预估Ki-67高表达的AUC分别为0.724、0.865、0.803、0.809、0.847。能量、惯性矩与EC的Ki-67表达指数负相关(P<0.05),熵、相关性、逆差距与Ki-67表达指数正相关(P<0.05)。结论基于肿瘤全域ADC图的GLCM纹理分析有助于术前评估EC的Ki-67表达情况,具有一定临床应用价值,熵为最佳参数。(本文来源于《磁共振成像》期刊2019年11期）
张俊萍,邓怡,刘天璇[2]（2019）在《基于决策树与扩展相关性矩阵的故障诊断方法》一文中研究指出故障诊断的准确性直接影响维修的时间与费用,目前,电子产品故障诊断中多采用相关性矩阵的方法,用0/1逻辑构建诊断知识实现诊断,该方法无法充分利用测试信息,影响了故障隔离能力。因此,针对该问题,将莱特准则引入相关性矩阵的构建中,运用多值编码代替0/1编码,构建了一种新的相关性矩阵,以矩阵中的不同测点信息作为决策树的输入,以信息增益为特征优选原则,优选了测试点,构建了诊断决策树模型,给出了故障诊断策略。该方法提高了故障隔离能力,诊断过程更符合实际需求。利用上述方法,以电源模块为对象,进行了案例应用,通过故障注入实验的方式,验证了该方法的有效性,结果表明,通过文中的方法所得的故障隔离率指标优于基于传统相关性矩阵(D矩阵)的方法。(本文来源于《测控技术》期刊2019年07期）
林勇,麻敏华,靳冰洁,黄红伟,张德亮[3]（2019）在《基于多元相关性矩阵的中长期负荷预测方法研究》一文中研究指出中长期负荷预测是电力系统规划建设、运行安排的重要基础数据。当前我国经济发展进入新常态,增长速度、经济结构和驱动要素都将发生根本性转变。传统的中长期负荷预测面临原参考指标不适用、可参照历史数据有限等问题。为此,深入分析我国经济新常态下的发展模式转变特征,从增长速度、经济结构和驱动要素叁个方面构建中长期负荷预测参考指标库。基于多元相关性矩阵构建了新(本文来源于《电气应用》期刊2019年01期）
范巧,石敏俊[4]（2018）在《基于结构匹配性和有效相关性的内生时空权重矩阵遴选方法》一文中研究指出空间计量建模中数据类型由截面数据向面板数据的延伸,使科学地构建和遴选内生时空权重矩阵迫在眉睫。首先,在设计基于年份间Moran指数比的包含可变时间效应的内生时空权重矩阵基础上,构建与之结构类似的研究对象矩阵,并基于两个总体的均值之差和方差之比假设检验,阐释内生时空权重矩阵与研究对象矩阵的结构匹配性识别问题。然后,基于内生时空权重矩阵与研究对象矩阵所有元素的相关系数测度及有效性检验,考察二者的有效相关性问题。最后,基于结构匹配性最好原则和有效相关性最高原则,构建内生时空权重矩阵遴选的一般方法,还以1952~2016年中国31个省份的GDP数据为研究对象,在构建基于Queen空间邻接关系、省份间距离、经纬度、经济规模和有限距离等因素的5种内生时空权重矩阵基础上,考察了内生时空权重矩阵遴选的应用问题及其稳健性。结论显示:基于与研究对象矩阵的结构匹配性与有效相关性,可以遴选出最优的内生时空权重矩阵;在涉及中国省级层面GDP相关研究的空间计量实证或经验分析中,其内生时空权重矩阵最好基于省份间距离来构建。(本文来源于《数量经济研究》期刊2018年02期）
胡琛,张竹,焦洋,李红斌,陈刚[5]（2018）在《基于随机矩阵理论的电子式互感器误差状态相关性分析方法》一文中研究指出现场复杂环境下电子式互感器误差影响量交叉作用,解耦困难,确定电子式互感器误差状态和各影响量之间的内在联系较为困难。为此,提出了一种基于高维随机矩阵理论的误差状态相关性分析方法。基于滑动时间窗实时构建了评估矩阵,基于卡尔曼滤波器实现了稀疏情况下随机矩阵的扩展,建立了相关性评价指标d_(MSR)和I_(MSR),明确了相关性分析步骤。采用所提方法对互感器误差状态监测平台的运行数据进行了算例分析,结果表明所提方法能够确定1个或多个影响量对电子式互感器误差状态的作用程度。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2018年09期）
李林荪[6]（2018）在《图像/视频压缩感知中基于像素相关性的观测矩阵和重构算法研究》一文中研究指出传统图像/视频信号编码方案基于奈奎斯特定理,首先以大于等于两倍信号最高频率的采样频率进行采集,然后运用复杂的压缩编码算法对采集到的信号进行压缩,通过丢弃大量冗余数据以达到高效存储和传输的目的。这种在编码端进行复杂计算的编码框架带来了巨大的运算压力,在采集端资源受限的应用场景下并不适用,如无线视频监控、无线传感器网络等。压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论是一个充分利用信号稀疏性或可压缩性的全新信号采集及编解码理论,它突破了传统采样中奈奎斯特定理对采样频率的限制,因此受到了学术界的广泛关注。图像/视频压缩感知的研究包括观测矩阵,稀疏表示和重构算法叁个关键技术。其中,基于图像/视频信号的特征设计相应的矩阵和算法以达到更高的重构效率是图像/视频压缩感知研究的重点。本文基于图像和视频信号的像素相关性对图像/视频信号压缩感知观测矩阵及相应的重构算法进行了深入的研究,具体研究工作包括以下两个部分:1.基于图像/视频的空间相关性,本文提出了基于邻近像素相关性的观测矩阵(Adjacent Pixels correlation Matrix,APM)生成算法。该部分提出了两种目标点选择方案,配合合适的核函数进行权值分配,构造出重构性能较好的图像/视频观测矩阵。仿真实验表明,本文提出的观测矩阵具有更高的图像/视频重构质量,较低的重构复杂度,且适用范围更广。2.2s-MHR算法在对视频关键帧重构时包括BCS-SPL独立重构和帧内多假设预测两个过程。其中在使用APM矩阵进行观测下,重构帧的初始估计和迭代过程中Wiener滤波对BCS-SPL的重构算法复杂度和重构性能有一定的影响。为了进一步提升基于APM矩阵观测下的视频重构性能,本文在2s-MHR的重构框架的基础上,将初始估计和非目标点处的Wiener滤波相结合,提出SPL的改进框架。仿真实验表明,该框架在APM矩阵观测的前提下具有更好的重构性能。(本文来源于《华南理工大学》期刊2018-06-07）
边胜琴,徐正光,张利欣[7]（2017）在《依据列相关性优化高斯测量矩阵》一文中研究指出为了提高信号重建的精度以及稀疏度适用范围,提出了一种新的测量矩阵优化方法,减小测量矩阵和稀疏变换矩阵的相关性;首先,由测量矩阵和稀疏变换矩阵的乘积构造Gram矩阵;根据Gram矩阵的维数,计算互相关函数的下确界即Welch界;其次,由Welch界确定阈值,收缩Gram矩阵中大于阈值的非对角元;然后,由新得的Gram矩阵和稀疏变换矩阵反解出测量矩阵,迭代更新,从而达到减小相关性,优化测量矩阵的目的;实验结果表明:依据Welch界优化测量矩阵,能快速降低压缩感知矩阵相关性的最大值,提高OMP算法的性能,例如在误差率为10-0.9时,原高斯随机矩阵需要23个观测值,算法优化后只需16个观测值,相对于Elad、Zhao等观测矩阵优化方法,文中提出的算法具有更小的重构误差,性能和稳定性也略有提升。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2017年11期）
傅星珵[8]（2017）在《非独立同分布数据的多相关性差分隐私矩阵分解方法研究》一文中研究指出随着互联网应用的迅速发展,尤其是移动式终端和无线网络的大范围覆盖,电子商务中个人和服务提供商对信息的准确获取和传播存在着巨大需求,推荐系统作为一种有效解决海量信息带来的信息过载问题的方法得以广泛应用。与此同时,推荐系统的广泛应用使得使用者可以轻易获取大量兴趣相关的推荐信息,这些信息通常包含着个人或企业机构的敏感信息,可能被用于敏感信息的挖掘使得推荐系统存在泄露数据提供者隐私的风险。例如,恶意攻击者能够攻击目标爱好或其他关联获取推荐信息,从而推断出攻击目标的敏感信息。因此为了防止给用户带来隐私泄露的潜在风险,推荐系统通常需要对推荐结果使用有效的隐私保护方法进行数据清洗。其中,基于统计学方法的差分隐私(Differential Privacy)模型拥有严格的数学定义,能提供对抗背景知识攻击的保护能力,近年来受到研究者的广泛关注。在已有的工作中,大多数推荐系统及其隐私保护的研究都是基于数据是相互独立假设的,即独立同分布的数据。而对于非独立同分布数据,传统的保证隐私安全的推荐系统方法存在着两个方面的问题:首先,对于非独立同分布数据,数据中复杂的关联性使标准差分隐私无法对抗关联性推断攻击,而随着对推荐算法研究的深入,各种各样的相关性质被引入到推荐系统中以提高推荐效果;其次,而已有的对相关性数据的差分隐私改进方法需要增加过量的随机扰动噪声,在一些较为简单的应用场景中(例如关系型数据库)这些过量随机噪声带来的信息损失是可以接受的,但是对于使用高维且极其稀疏的数据的推荐系统来说,针对数据复杂关联性质的大量噪声的加入对推荐精度的损害是灾难性的。本文对非独立同分布数据下保证隐私安全的推荐系统问题进行研究,通过对非独立同分布数据的复杂相关性分析,提出了一种基于矩阵分解推荐算法的保证隐私安全的推荐系统方法,并对针对改进的方法提出了新的差分隐私扰动机制,以解决上述提到的两个方面问题。主要研究工作如下:(1)对推荐系统和隐私保护方法的研究现状进行了综述和分析,指出了传统的推荐系统模型和差分隐私方法在非独立同分布数据下的效用、安全问题以及技术上的挑战。基于非独立同分布环境的集中式推荐系统的场景假设,针对该场景下非独立同分布数据受到推理攻击导致隐私泄露的问题进行了详细的阐述与分析。(2)首先针对非独立同分布数据的多种复杂关联性进行了分析和归纳,使用正则化思想将非独立同分布的多相关性作为先验知识引入到矩阵分解的目标函数中,提出了一种在非独立同分布环境下的多相关性差分隐私矩阵分解方法。其次基于差分隐私的拉普拉斯机制提出了多相关性目标扰动机制,用于保证多相关性差分隐私矩阵分解方法在非独立同分布环境下的隐私安全。最后对多相关性差分隐私矩阵分解模型的隐私安全进行了理论分析和证明,以及对模型算法的时间复杂性进行了分析。(3)依照提出的多相关性差分隐私矩阵分解模型和多相关性目标扰动机制算法,具体设计并实现了该推荐系统。分析了推荐系统的需求并设计了系统的整体架构,同时对系统各个子模块的算法流程步骤进行详尽的描述,在最后分别对推荐系统各个部分和整体的算法复杂度进行了详细的分析。(4)在两个真实数据集Movielens和BookCrossing上进行了测试,通过对比传统矩阵分解和差分隐私对非独立同分布数据的一种直接改进的方法,从不同迭代次数和不同隐私等级方面,说明本文提出的模型能在非独立同分布数据获得更好的推荐效果。同时,对这两个数据稀疏程度不同的数据集,分别对实验的预测结果并做出了预测性能分析,实验结果表明了在更为稀疏的数据集中,本文提出模型的推荐结果精度更高。(本文来源于《广西师范大学》期刊2017-10-01）
马瑞萍,董海迪,马长李[9]（2016）在《基于故障-测试相关性矩阵的测试性分析》一文中研究指出为有效检测出系统测试中存在的不可测故障、冗余测试和隐含故障等,提出一种基于故障-测试相关性矩阵的测试性分析方法。首先给出不可测故障、模糊组、不可隔离故障、冗余测试、隐含故障和伪故障的定义;在此基础上,提出基于故障-测试相关性矩阵的测试性分析流程和求解方法。算例分析结果表明:该方法能有效完成系统测试性分析,且操作简单,具有较大的工程应用价值。(本文来源于《兵工自动化》期刊2016年05期）
郭弘凌,田怀文,柯小甜[10]（2016）在《基于层次分析法和相关性矩阵的先进设计技术分类方法》一文中研究指出在当下经济全球化环境中,制造业的竞争实际上是产品设计的竞争,如何有效并快速地开发出机械产品是提升市场竞争力的关键,因此对机械产品的先进设计技术进行研究是非常重要的。在对众多先进设计技术分析的基础上,根据层次分析法和相关性矩阵的基本原理,提出了一种先进设计技术的分类标准和相应的分类研究结果,能为如何选择应用先进设计技术起参考作用,同时也为研究先进设计技术提供了可以借鉴的一种方法。(本文来源于《机械设计与研究》期刊2016年01期）
矩阵相关性论文开题报告
（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：
故障诊断的准确性直接影响维修的时间与费用,目前,电子产品故障诊断中多采用相关性矩阵的方法,用0/1逻辑构建诊断知识实现诊断,该方法无法充分利用测试信息,影响了故障隔离能力。因此,针对该问题,将莱特准则引入相关性矩阵的构建中,运用多值编码代替0/1编码,构建了一种新的相关性矩阵,以矩阵中的不同测点信息作为决策树的输入,以信息增益为特征优选原则,优选了测试点,构建了诊断决策树模型,给出了故障诊断策略。该方法提高了故障隔离能力,诊断过程更符合实际需求。利用上述方法,以电源模块为对象,进行了案例应用,通过故障注入实验的方式,验证了该方法的有效性,结果表明,通过文中的方法所得的故障隔离率指标优于基于传统相关性矩阵(D矩阵)的方法。
（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。
矩阵相关性论文参考文献
[1].田士峰,刘爱连,刘静红,王学东,黄侃.初探基于肿瘤全域ADC图的灰度共生矩阵纹理分析与子宫内膜癌Ki-67表达的相关性[J].磁共振成像.2019
[2].张俊萍,邓怡,刘天璇.基于决策树与扩展相关性矩阵的故障诊断方法[J].测控技术.2019
[3].林勇,麻敏华,靳冰洁,黄红伟,张德亮.基于多元相关性矩阵的中长期负荷预测方法研究[J].电气应用.2019
[4].范巧,石敏俊.基于结构匹配性和有效相关性的内生时空权重矩阵遴选方法[J].数量经济研究.2018
[5].胡琛,张竹,焦洋,李红斌,陈刚.基于随机矩阵理论的电子式互感器误差状态相关性分析方法[J].电力自动化设备.2018
[6].李林荪.图像/视频压缩感知中基于像素相关性的观测矩阵和重构算法研究[D].华南理工大学.2018
[7].边胜琴,徐正光,张利欣.依据列相关性优化高斯测量矩阵[J].计算机测量与控制.2017
[8].傅星珵.非独立同分布数据的多相关性差分隐私矩阵分解方法研究[D].广西师范大学.2017
[9].马瑞萍,董海迪,马长李.基于故障-测试相关性矩阵的测试性分析[J].兵工自动化.2016
[10].郭弘凌,田怀文,柯小甜.基于层次分析法和相关性矩阵的先进设计技术分类方法[J].机械设计与研究.2016