导读:本文包含了拟合算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:正弦拟合,包络,调幅信号解调
拟合算法论文文献综述
王选择,洪潭,胡晓晖,翟中生,王淞略[1]（2019）在《基于移动正弦拟合的快速解包络算法》一文中研究指出针对频率已知的调幅信号,提出了一种基于移动正弦拟合的快速解包络算法。以不需要迭代运算的最小二乘线性正弦拟合方法为基础,运用向前递推思想,充分利用前次运算中间参数,顺序拟合出调幅信号上各点幅值与相位,极大地降低了运算量,适合于交流调幅传感信号包络曲线的快速求解。结合拟合参数的绝对值均值的整周期平滑法,给出了一种满足嵌入式系统的实用包络曲线求解算法。在超声波信号处理的实验应用中表明:该方法有效地抑制局部噪声点的影响,比一般方法更加灵活有效。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年12期）
张振慧,张正江,胡桂廷,朱志亮[2]（2019）在《基于拉依达准则与线性拟合的改进型无迹卡尔曼滤波粗大误差补偿算法》一文中研究指出无迹卡尔曼滤波是卡尔曼滤波技术的重要组成部分,它有效地克服了扩展卡尔曼滤波的估计精度低、稳定性差等缺陷;然而无迹卡尔曼滤波未考虑粗大误差(如离群值、静差和漂移)的影响;目标跟踪经常受到不同种类粗大误差的影响,研究无迹卡尔曼滤波器对粗大误差的检测和补偿,对目标跟踪准确性的提高有重大意义;文章针对观测值中各种粗大误差影响目标跟踪精度的问题,采用拉依达准则对观测值进行检测;为了对误差进行补偿,文章提出了一种观测数据残差线性拟合的方法,使用拟合产生的预测残差补偿粗大误差,使补偿后的目标运动轨迹能够减小粗大误差的干扰;经过目标跟踪仿真实验和对比,文章提出的改进型无迹卡尔曼滤波算法能有效地减小粗大误差观测值对状态预测过程的影响,能实现对目标的准确跟踪,提高了滤波的稳定性和准确性。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年11期）
孙峰,孙伟[3]（2019）在《基于粒子群-信赖域的金属极化曲线拟合算法》一文中研究指出根据大气环境下腐蚀金属的极化行为特征,选择与之相适应的极化曲线方程,方程中包含7个电化学腐蚀动力学参数,如何求得高精度的参数至关重要。极化曲线拟合属于非线性最小二乘问题,而传统的非线性拟合方法来解决曲线拟合问题时有相当明显的缺陷,例如过分依赖参数初始值、拟合精度不高和结果陷入局部最优问题。对此提出基于粒子群-信赖域的极化曲线拟合算法来求得动力学参数,并通过实验证明该方法的有效性和鲁棒性。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年11期）
张云,李岚,王浩东[4]（2019）在《一种机器学习中防止过拟合的Dropout优化算法》一文中研究指出针对机器学习中深度神经网络训练时常见的过拟合问题,提出了一种防止过拟合的Dropout优化算法.Dropout算法是在每批次的神经网络训练中,忽略掉一定概率的特征检测器,让某些神经元暂时停止工作,减少神经元之间的相互作用,隐式去除网络中的神经元、阻止某些特征的协同作用来缓解过拟合.算法中选择被暂时丢弃的神经元是随机概率,而优化算法在神经网络中应用伊辛模型来识别链接能量较低的神经元,并在训练和推理中把这些神经元暂时丢弃掉,算法使模型泛化性更强,有效缓解网络训练过拟合问题.(本文来源于《兰州文理学院学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
李萍,王茂才,林琳,王先爱[5]（2019）在《最小二乘多项式拟合算法在管理高消耗医用低值耗材中的应用》一文中研究指出目的:对目前医院医用低值耗材占比高,存在不合理使用和浪费现象,寻找精确化管理技术与方法。方法:以患者每床日某耗材平均用量为耗材消耗建模研究对象,充分考虑年度医院平均住院日变化,提出使用最小二乘多项式拟合算法实现对医院医用耗材消耗进行数学建模分析。结果:通过对样本公立医院两种典型耗材2014—2018年的平均用量建模计算,验证了提出的医用耗材最小二乘多项式拟合算法的精确性和有效性。结论:最小二乘多项式拟合算法,既可以用于预测下一年度的各科室平均用量,用于医院各科室耗材管理、预算编制和绩效考核,也可以应用于医疗管理信息化大数据分析使用,控制不合理医疗费用增长。(本文来源于《中国卫生经济》期刊2019年11期）
康彩丽[6]（2019）在《遗传算法优化BP神经网络非线性函数拟合的研究》一文中研究指出在人工神经网络中,BP(Back Propagation)神经网络占有重要席位,它具有很多优点,但也有很多缺陷。而遗传算法(GA)是使用运算对个体进行"优胜劣汰"的一种算法,用GA优化BP网络,取长补短。论文建立了BP网络模型,研究了对BP网络的优化,根据GA的特点,在MATLAB环境下,选取合适的网络结构对BP网络非线性函数进行仿真模拟和预测。从训练的结果可以看出,BP网络经GA优化后显然比未优化前的拟合效果更好。同时论文实现了粒子群(PSO)算法优化BP网络,并与GA作对比,从实验结果分析比较得知,BP网络经两种算法优化后拟合效果都明显变好,且GA比PSO算法优化的结果更准确。(本文来源于《忻州师范学院学报》期刊2019年05期）
方芳,叶春明,曾广军[7]（2019）在《基于边界点拟合的单干扰源定位算法》一文中研究指出针对无线多跳网络中干扰源的位置定位问题,提出一种基于边界点拟合的单干扰源定位算法。算法首先分析目标网络的边界节点和被干扰节点的位置分布,选择距离最近的节点对,构造一组虚拟边界节点。然后基于这组节点利用最小二乘法拟合圆的方式初步估算干扰区域,根据干扰范围对边界节点和被干扰节点的覆盖情况,不断更新虚拟节点集合,并重新拟合干扰范围以得到最终结果。仿真实验显示基于边界点拟合的定位算法不仅计算精确度较高,而且对不同分布类型网络、不同干扰半径、节点密度、干扰源位置等情况都有良好的适应性。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年09期）
王伟伟,李绍民,张玮[8]（2019）在《基于曲线拟合的机车踏面检测算法的研究》一文中研究指出机车在经过长时间的运行以及在一些情况的刹车,对机车的踏面都会造成不同程度的损耗,为保证机车正常运行,需要对机车踏面以及机车其他区域的进行检测,本文应用曲线拟合算法对机车踏面进行测算,并在误差允许的范围内实现曲线的拟合,把激光技术高精度的优点结合起来,整体将凸显硬件的优势与软件算法的特点,下文将从测量的方式与曲线拟合算法两方面的进行阐述。(本文来源于《电子世界》期刊2019年19期）
陈正生,张清华,李雪瑞,宋华侨,李林阳[9]（2019）在《一种快速重迭开窗拟合算法及其在电离层拟合中的应用》一文中研究指出提出一种基于分段的重迭窗口拟合算法,它将分段窗口分为边界区、重迭区和内部区,通过对前后窗口重迭区拟合值的加权平均,使窗口间拟合值的变化连续。采用实测GNSS电离层数据,分别对逐历元滑动窗口、独立分段窗口和重迭窗口3种算法进行实验对比,其中在以400历元窗口对NKLG站G01的电离层拟合计算中,逐历元法耗费121.618 s,而独立分段法和重迭分段法只分别用了0.396 s和0.985 s,计算效率分别为前者的307倍和123倍。结果证明,该算法兼顾计算精度与执行效率,是处理数据量较大、连续且变化剧烈的时间序列的有效方法。(本文来源于《大地测量与地球动力学》期刊2019年10期）
关毅铬,程敏熙[10]（2019）在《基于Python和梯度下降算法的物理实验数据一元线性拟合方法》一文中研究指出介绍了用Python实现梯度下降算法的方法.以3个大学物理实验(光电效应测量普朗克常量、光泵磁共振测量朗德因子以及偏振光实验验证马吕斯定律)为例,用相关系数r和拟合优度R~2作为指标,检验梯度下降算法对物理实验数据线性拟合处理的效果,对以Python和梯度下降算法为切入点,了解深度学习和人工智能算法有启发意义.(本文来源于《物理通报》期刊2019年10期）
拟合算法论文开题报告
（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：
无迹卡尔曼滤波是卡尔曼滤波技术的重要组成部分,它有效地克服了扩展卡尔曼滤波的估计精度低、稳定性差等缺陷;然而无迹卡尔曼滤波未考虑粗大误差(如离群值、静差和漂移)的影响;目标跟踪经常受到不同种类粗大误差的影响,研究无迹卡尔曼滤波器对粗大误差的检测和补偿,对目标跟踪准确性的提高有重大意义;文章针对观测值中各种粗大误差影响目标跟踪精度的问题,采用拉依达准则对观测值进行检测;为了对误差进行补偿,文章提出了一种观测数据残差线性拟合的方法,使用拟合产生的预测残差补偿粗大误差,使补偿后的目标运动轨迹能够减小粗大误差的干扰;经过目标跟踪仿真实验和对比,文章提出的改进型无迹卡尔曼滤波算法能有效地减小粗大误差观测值对状态预测过程的影响,能实现对目标的准确跟踪,提高了滤波的稳定性和准确性。
（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。
拟合算法论文参考文献
[1].王选择,洪潭,胡晓晖,翟中生,王淞略.基于移动正弦拟合的快速解包络算法[J].传感器与微系统.2019
[2].张振慧,张正江,胡桂廷,朱志亮.基于拉依达准则与线性拟合的改进型无迹卡尔曼滤波粗大误差补偿算法[J].计算机测量与控制.2019
[3].孙峰,孙伟.基于粒子群-信赖域的金属极化曲线拟合算法[J].计算机应用与软件.2019
[4].张云,李岚,王浩东.一种机器学习中防止过拟合的Dropout优化算法[J].兰州文理学院学报(自然科学版).2019
[5].李萍,王茂才,林琳,王先爱.最小二乘多项式拟合算法在管理高消耗医用低值耗材中的应用[J].中国卫生经济.2019
[6].康彩丽.遗传算法优化BP神经网络非线性函数拟合的研究[J].忻州师范学院学报.2019
[7].方芳,叶春明,曾广军.基于边界点拟合的单干扰源定位算法[J].传感技术学报.2019
[8].王伟伟,李绍民,张玮.基于曲线拟合的机车踏面检测算法的研究[J].电子世界.2019
[9].陈正生,张清华,李雪瑞,宋华侨,李林阳.一种快速重迭开窗拟合算法及其在电离层拟合中的应用[J].大地测量与地球动力学.2019
[10].关毅铬,程敏熙.基于Python和梯度下降算法的物理实验数据一元线性拟合方法[J].物理通报.2019