导读:本文包含了快速自适应论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:残差网络,3D卷积神经网络,自适应超参数优化,高光谱图像分类
快速自适应论文文献综述
肖志云,蒋家旭,倪晨[1]（2019）在《自适应深层残差3D-CNN高光谱图像快速分类算法》一文中研究指出为了实现高光谱图像的快速训练、分类和超参数自适应寻优,提出基于深层残差3D卷积神经网络(3D-CNN)的高光谱图像识别分类算法.由于采用的3D特征提取算法更适合高光谱3D数据结构,使得网络可以快速地从完整的高光谱图像样本中同时提取丰富的空间和光谱特征;此外,通过对高光谱图像样本平面空间方向的旋转和翻转操作进行数据增强的方法;以及运用TPE超参数优化算法对设定的超参数选择空间自适应寻优的方法,都可以有效地提高分类准确率.通过在TensorFlow框架下对Pavia University, Indian Pines和KSC等标准高光谱数据集上的实验结果表明,与SSRN等其他算法相比,文中算法在加深网络结构的同时,提高了分类准确率;与人工设定超参数网络相比,以TPE自适应超参数优化算法优化的网络参数数量减少约一半,训练时间缩短约10%.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年11期）
刘佩,贾建,陈莉,安影[2]（2019）在《基于快速自适应的二维经验模态分解的图像去噪算法》一文中研究指出为了能够对图像进行自适应的分解,并准确刻画分解系数的分布状态,提出了一种新的基于快速自适应二维经验模态分解的图像去噪算法。该算法首先对图像进行快速自适应二维经验模态分解,通过确定分解后以噪声主导的子带的个数,进一步利用正态逆高斯模型对以噪声主导的子带系数分布进行建模;然后使用贝叶斯最大后验概率估计理论从模型导出相应的阈值;最后采用最优线性插值阈值函数算法完成去噪。仿真结果表明,对于添加不同标准差大小高斯白噪声的测试图像,所提算法在峰值信噪比上相比sym4小波去噪、双变量阈值去噪、邻近算子的全变分算法和重迭组稀疏的全变分算法分别平均提高了4.36 dB,0.85 dB,0.78 dB和0.48 dB,结构相似性指数也有不同程度的提高,有效地保留了更多的图像细节。实验结果证明,所提算法在视觉性能和评价指标方面均优于对比算法。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年11期）
高斌[3]（2019）在《基于自适应蚁群算法的快速位移图像精准定位方法》一文中研究指出经过长时间的研究发现,传统的图像定位方法可以精准的定位静态图像,但当用来定位快速位移图像时,存在着精准度低的问题.为此在传统图像定义方法的基础上,引入自适应蚁群算法,从而设计出针对快速位移图像的精准定位方法.首先利用图像采集设备获得快速位移原始图像,并从数学形态学变换、图像灰度化以及图像增强叁个方面,得到图像的预处理结果.使用蚁群算法检测图像边缘,利用估计图像的运动轨迹来提取更新的动态自适应信息素,通过信息素配准输出快速图像的精准定位结果.对比实验分析,与传统定位方法相比,自适应蚁群算法的快速位移图像精准定位方法的精准率提高了15.96%.(本文来源于《菏泽学院学报》期刊2019年05期）
杨燕,刘珑珑,张得欣,杨志飞[4]（2019）在《结合自适应雾气估计的快速单幅图像去雾》一文中研究指出大气中水分子及微小颗粒对光的散射和吸收,使得在雾天条件下获取的图像严重降质,本文提出一种结合自适应雾气估计的快速单幅图像去雾算法。首先,该算法从大气散射模型出发,通过分析景深与亮度分量之间存在的相关关系,提出线性系数利用亮度分量来近似估计出景深,并通过最小滤波对明亮区域进行修正,得到粗略透射率;其次,观察到散射系数值与雾浓度呈正相关,从而结合雾浓度模型与指数函数提出自适应散射系数概念,估计出较准确的透射率;最后,根据大气散射模型复原出无雾图像。实验结果表明本文算法可以复原出清晰自然的无雾图像,明显提高了图像可见度,且具有较低的时间复杂度。(本文来源于《光学精密工程》期刊2019年10期）
王顺宏,戴陈超,李剑,杨奇松[5]（2019）在《跳跃-滑翔弹道扰动引力自适应网格快速赋值方法》一文中研究指出为实现高超声速跳跃-滑翔弹道扰动引力的快速赋值,提出自适应网格赋值模型,并根据反距离加权理论,优化广义延拓逼近算法,对模型的逼近误差进行分析。该赋值模型的网格划分为两级,第一级网格根据标准弹道空域进行划分,第二级网格根据滑翔导弹实际弹道在线生成。根据一级网格节点数据,通过优化广义延拓逼近算法计算二级网格节点数据,最后根据二级单元内插计算实际弹道点的扰动引力值。仿真结果表明:在同等大小的网格划分下,优化广义延拓自适应网格模型的逼近精度高于一般赋值方法;在同等精度要求下,该赋值模型的最大单元格边长大于一般赋值方法,从而减少了单元格划分数量,进而降低弹上数据存储量;针对不同滑翔方向以及不同滑翔距离的跳跃-滑翔弹道,该模型逼近误差对应的落点偏差小于5 m,具有较好的适应性。该赋值模型在满足计算速度的前提下,提高了传统赋值方法的逼近精度,降低了弹上存储量,具有一定的工程应用价值。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2019年05期）
谢军,刘云鹏,刘磊,唐力,王国利[6]（2019）在《局放信号自适应加权分帧快速稀疏表示去噪方法》一文中研究指出电气设备局放信号易受噪声干扰,影响监测效果。为提高局放信号去噪效果,提出一种局放信号自适应加权分帧快速稀疏表示去噪方法。该方法以信号稀疏表示理论为核心,为提高去噪速度,对局放信号进行了加权分帧,减少待处理数据长度的同时避免了强制分帧时截断效应;提出一种快速正交匹配追踪算法,避免了基于传统正交匹配追踪实现稀疏表示时庞大的计算量。为提高去噪效果,基于K-SVD字典学习理论及高信噪比局放样本信号构建局放脉冲自适应过完备字典,其各原子仅与局放脉冲信号强关联,且满足实测信号多样性要求;结合加权分帧方法,提出一种残差比阈值自适应确定方法,实现了局放稀疏表示去噪迭代终止条件自适应确定。实验结果表明,所提方法解决了现有局放稀疏表示去噪方法去噪速度慢,过完备字典适用性弱等问题,相比传统局放信号小波分析去噪方法,该方法去噪结果误差及畸变均较小。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年21期）
张维,宋国兵,豆敏娜,常仲学,张志华[7]（2019）在《基于自适应重合闸的配电网快速故障定位与隔离方法》一文中研究指出馈线自动化对提高配电网供电可靠性具有重要意义。为了克服电压-时间型馈线自动化模式存在的故障处理时间长、故障点上游开关经两次短路电流冲击、上游区段需要经历两次短时停电等缺点,提出了一种基于自适应重合闸的配电网故障快速定位与隔离方法。介绍了实现该策略的叁项关键技术,包括基于永磁操作机构的配电网分相开关、基于暂态电流特征的选相元件、基于工频电压特征的故障性质判别方法。该策略避免了重合于永久性故障时短路电流对上游开关的二次冲击以及上游区段的二次停电,同时可有效缩短故障处理时间。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年18期）
程艳艳[8]（2019）在《非对齐分布冗余数据自适应快速去除方法仿真》一文中研究指出针对当前方法非对齐分布冗余数据误判率高、网络剩余能量少,导致冗余数据去除准确性差、网络能量消耗高的问题,提出基于多节点样条理论的非对齐分布冗余数据自适应快速去除方法,利用主动采样的方法对非对齐分布冗余数据的特征进行提取,并采用线性频谱分析法对冗余数据的特征分类;按照多节点样条理论逼近误差小、插值过程不需要求解方程等性质,建立局部支集、对称的基函数,可以得到被逼近函数的支集以及支集测度,与多节点样条函数的拟合逼近原理相符,再利用小波函数消除数据中的噪声,从而设计出一种高效、快速的冗余数据快速去除方法,最终实现了非对齐分布冗余数据的快速去除。实验结果表明,提出方法在对非对齐分布冗余数据自适应快速去除时,冗余数据去除的误判率较低,并且冗余数据去除时的网络剩余能量较多,不仅能够准确的去除冗余数据,网络能量消耗也较低,提高了网络的生命周期。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年09期）
孙钢虎,王恩南,贺婷,杨沛豪,陈济颖[9]（2019）在《基于自适应暂态下垂控制的光伏频率快速响应方案》一文中研究指出为了提高光伏发电系统快速频率响应效果,解决传统下垂控制中的功率分配误差和功率震荡问题,本文提出一种自适应暂态下垂控制方案。该方案根据输出功率自动调节有功功率下垂系数,并引入暂态因子,降低功率产生的波动。在自适应暂态下垂控制中,暂态分量的引入减小了动态响应时间,降低了输出功率的震荡幅值,改善了下垂控制的动态性能。通过MATLAB/Simulink仿真表明:本文方案可以有效减少输出功率的调节量,避免光伏逆变器的大范围调节,实现功率的最优分配。(本文来源于《热力发电》期刊2019年08期）
朱秀丽,刘万增,吴晨琛,赵婷婷[10]（2019）在《公益性地图自适应快速制作技术》一文中研究指出近年来,国家对测绘成果公益性地图快速保障服务工作的要求越来越高,表现为对高现势性、高质量、高效率、灵性化地理信息服务的需求越来越迫切,因此,研究公益性地图自适应快速制作技术也成为迫切要求。本文针对这一需求,基于公益性地图制作关键环节,根据制图范围和图幅尺寸等制图因子,确定比例尺和投影、版面和地图整饰、数据等地图自适应快速制作关键问题及其解决方法。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年06期）
快速自适应论文开题报告
（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：
为了能够对图像进行自适应的分解,并准确刻画分解系数的分布状态,提出了一种新的基于快速自适应二维经验模态分解的图像去噪算法。该算法首先对图像进行快速自适应二维经验模态分解,通过确定分解后以噪声主导的子带的个数,进一步利用正态逆高斯模型对以噪声主导的子带系数分布进行建模;然后使用贝叶斯最大后验概率估计理论从模型导出相应的阈值;最后采用最优线性插值阈值函数算法完成去噪。仿真结果表明,对于添加不同标准差大小高斯白噪声的测试图像,所提算法在峰值信噪比上相比sym4小波去噪、双变量阈值去噪、邻近算子的全变分算法和重迭组稀疏的全变分算法分别平均提高了4.36 dB,0.85 dB,0.78 dB和0.48 dB,结构相似性指数也有不同程度的提高,有效地保留了更多的图像细节。实验结果证明,所提算法在视觉性能和评价指标方面均优于对比算法。
（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。
快速自适应论文参考文献
[1].肖志云,蒋家旭,倪晨.自适应深层残差3D-CNN高光谱图像快速分类算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[2].刘佩,贾建,陈莉,安影.基于快速自适应的二维经验模态分解的图像去噪算法[J].计算机科学.2019
[3].高斌.基于自适应蚁群算法的快速位移图像精准定位方法[J].菏泽学院学报.2019
[4].杨燕,刘珑珑,张得欣,杨志飞.结合自适应雾气估计的快速单幅图像去雾[J].光学精密工程.2019
[5].王顺宏,戴陈超,李剑,杨奇松.跳跃-滑翔弹道扰动引力自适应网格快速赋值方法[J].国防科技大学学报.2019
[6].谢军,刘云鹏,刘磊,唐力,王国利.局放信号自适应加权分帧快速稀疏表示去噪方法[J].中国电机工程学报.2019
[7].张维,宋国兵,豆敏娜,常仲学,张志华.基于自适应重合闸的配电网快速故障定位与隔离方法[J].电力系统保护与控制.2019
[8].程艳艳.非对齐分布冗余数据自适应快速去除方法仿真[J].计算机仿真.2019
[9].孙钢虎,王恩南,贺婷,杨沛豪,陈济颖.基于自适应暂态下垂控制的光伏频率快速响应方案[J].热力发电.2019
[10].朱秀丽,刘万增,吴晨琛,赵婷婷.公益性地图自适应快速制作技术[J].测绘通报.2019