导读:本文包含了局部和非局部论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:移民输入,非局部扩散,行波解,Schauder不动点定理
局部和非局部论文文献综述
张丽娟,王福昌[1]（2019）在《具移民输入和时空时滞的非局部扩散传染病模型的行波解》一文中研究指出针对种群个体在疾病传播期间自由移动的现象,建立了具有移民输入,时滞和空间扩散的非局部扩散传染病模型.利用基本再生数和最小波速作为行波解是否存在的判别变量,利用Schauder不动点定理证明行波解的存在性,为传染病控制和预测提供一些理论依据.(本文来源于《高校应用数学学报A辑》期刊2019年04期）
张敏华[2]（2019）在《非局部时滞反应扩散方程行波解的存在性分析》一文中研究指出行波解是反应扩散方程的一类重要的稳态解,可以解释自然界中振荡现象,在生态学、传染病学等领域有重要的应用价值,因此研究非局部时滞反应扩散方程行波解的存在性与稳定性是非常必要的。对此,利用行波解理论,结合前人研究的基础上,通过Schauder、Fubini's等定理对一类具有非局部扩散的时滞传染病SIR模型行波解的存在性进行了分析与证明。(本文来源于《绥化学院学报》期刊2019年12期）
国胧予,刘财,刘洋,郑植升[3]（2019）在《基于非局部中值滤波器的地震数据随机噪声衰减方法》一文中研究指出衰减随机噪声并增强构造连续性能够有效地提升地震数据解释的质量。本文提出了非局部中值滤波方法,能够在衰减随机噪声的同时保护地质构造。一种方法是用高斯加权的欧式距离代表局部结构相似性,在全局范围内寻找与当前点局部结构相似的点进行加权中值滤波,得到二维非局部中值滤波器。另一种方法是基于构造导向滤波策略,利用相邻的地震道构建预测数据体使预测轴的方向近似水平,沿着预测轴的方向使用非局部中值滤波的一维形式进行滤波,实现了基于非局部中值滤波器的构造导向滤波。与传统的去噪方法如工业界常用的FXDECON方法相对比,所提出的滤波方法能更好地平衡衰减随机噪声和保护构造信息的关系。理论模型和野外数据都验证了提出方法的有效性。(本文来源于《2019年油气地球物理学术年会论文集》期刊2019-11-27）
孙爱慧,陈鹏,李岩,包开花[4]（2019）在《具非局部源半线性抛物方程变号解爆破时间的下界估计》一文中研究指出考虑一类具非局部源半线性抛物方程Neuman边值问题解的爆破性质,通过构造辅助函数并利用一阶微分不等式,给出该方程解爆破时间的下界估计.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2019年06期）
曾曦,莫玉玲,邓紫娟,刘洁,周秀香[5]（2019）在《一类具有非局部项的抛物方程在Sobolev空间的能控性》一文中研究指出本文研究了具有非局部项的抛物型偏微分方程在H~m空间的能控性问题.利用构造法和对偶理论,获得了在一定的条件下任意给定一个正整数m,可找到H~m空间中的一类初值使得具有非局部项的抛物型方程不零能控的结果.推广了具有非局部项的抛物型方程在L~2空间不零能控的结果.(本文来源于《数学杂志》期刊2019年06期）
薛智爽,黄坤超,陈明举,陈柳[6]（2019）在《非局部群稀疏表示的图像去噪模型》一文中研究指出针对图像的非局部稀疏表示忽略图像中结构相似信息的缺点,将群稀疏表示引入到图像的最优滤波中,提出了一种有效去除图像高斯噪声的非局部群稀疏表示模型。该模型首先选择图像非局部相似块构建相似矩阵,在群稀疏限制下对相似矩阵进行正交分解得到正交矩阵;在已知噪声服从高斯分布的情况下,再通过求得的正交矩阵结合贝叶斯最小均方误差准则实现对特征矩阵的最优估计;最后通过正交矩阵与特征矩阵重构去噪后的图像。实验对比证明,所提的非局部群稀疏表示的图像去噪模型在去除噪声的同时更好地保留了图像的结构信息,获得了更好的主客观评价指标,去噪的峰值信噪比提高1 dB以上。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年10期）
楚春雨[7]（2019）在《基于非局部均值平滑的体素内纤维结构估计》一文中研究指出为了克服球面反卷积法对扩散加权图像噪声敏感的问题,提出一种基于非局部均值平滑的体素内纤维结构估计方法,该方法建立了一种面向磁共振扩散加权图像的非局部均值方法,对磁共振扩散加权图像进行平滑后再采用球面反卷积法对体素内纤维结构进行估计,从而提高球面反卷积法的抗噪性能。数值仿真数据和仿真实体数据实验结果表明,与直接采用球面反卷积方法和对数据进行非局部均值平滑后使用球面反卷积相比,采用本研究提出的方法得到的体素内纤维结构的平均角度误差更小,且较少存在边缘模糊现象。(本文来源于《中国医学物理学杂志》期刊2019年10期）
黎丽,潘博,杨俊,蒋涛,陈丽[8]（2019）在《图像非局部自相似的稀疏表示算法》一文中研究指出在研究图像非局部自相似以及图像稀疏表示的基础上,致力于设计简单有效的数据变换方式,提出一个图像非局部自相似的投影算法,并利用该算法设计一个图像去噪声算法,通过稀疏表示图像,增强图像的纹理细节及图像的结构信息,从而恢复具有高保真度的图像.仿真实验结果表明,该算法能在保留图像纹理及结构信息的情况下有效去除噪声.(本文来源于《嘉兴学院学报》期刊2019年06期）
李定,马静,杨萌林,张文生[9]（2019）在《面向群体行为识别的非局部网络模型》一文中研究指出目的视频行为识别一直广受计算机视觉领域研究者的关注,主要包括个体行为识别与群体行为识别。群体行为识别以人群动作作为研究对象,对其行为进行有效表示及分类,在智能监控、运动分析以及视频检索等领域有重要的应用价值。现有的算法大多以多层递归神经网络(RNN)模型作为基础,构建出可表征个体与所属群体之间关系的群体行为特征,但是未能充分考虑个体之间的相互影响,致使识别精度较低。为此,提出一种基于非局部卷积神经网络的群体行为识别模型,充分利用个体间上下文信息,有效提升了群体行为识别准确率。方法所提模型采用一种自底向上的方式来同时对个体行为与群体行为进行分层识别。首先从原始视频中沿着个人运动的轨迹导出个体附近的图像区块;随后使用非局部卷积神经网络(CNN)来提取包含个体间影响关系的静态特征,紧接着将提取到的个体静态特征输入多层长短期记忆(LSTM)时序模型中,得到个体动态特征并通过个体特征聚合得到群体行为特征;最后利用个体、群体行为特征同时完成个体行为与群体行为的识别。结果本文在国际通用的Volleyball Dataset上进行实验。实验结果表明,所提模型在未进行群体精细划分条件下取得了77.6%的准确率,在群体精细划分的条件下取得了83.5%的准确率。结论首次提出了面向群体行为识别的非局部卷积网络,并依此构建了一种非局部群体行为识别模型。所提模型通过考虑个体之间的相互影响,结合个体上下文信息,可从训练数据中学习到更具判别性的群体行为特征。该特征既包含个体间上下文信息、也保留了群体内层次结构信息,更有利于最终的群体行为分类。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2019年10期）
罗媛媛,于林韬[10]（2019）在《基于时域特征的非局部块匹配去噪算法研究》一文中研究指出在传统的数字图像去噪算法中,大多数算法在单幅图像的基础上,根据噪声的统计特性模型来求取噪声特性的最优解,从而实现对噪声的去除。通过对噪声的形成原因和统计特性进行分析研究,从时域中提取有效的信息,结合噪声和图像纹理的特性提出了基于时域特征的非局部图像去噪算法。并通过仿真实验对算法进行了验证,实验的结果表明本文提出的算法在有效的去除了噪声的同时也很好的保留了图像的原始纹理细节。同目前已有的算法相比,所提算法去噪之后的图像可以呈现更好的主观质量。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
局部和非局部论文开题报告
（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：
行波解是反应扩散方程的一类重要的稳态解,可以解释自然界中振荡现象,在生态学、传染病学等领域有重要的应用价值,因此研究非局部时滞反应扩散方程行波解的存在性与稳定性是非常必要的。对此,利用行波解理论,结合前人研究的基础上,通过Schauder、Fubini's等定理对一类具有非局部扩散的时滞传染病SIR模型行波解的存在性进行了分析与证明。
（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。
局部和非局部论文参考文献
[1].张丽娟,王福昌.具移民输入和时空时滞的非局部扩散传染病模型的行波解[J].高校应用数学学报A辑.2019
[2].张敏华.非局部时滞反应扩散方程行波解的存在性分析[J].绥化学院学报.2019
[3].国胧予,刘财,刘洋,郑植升.基于非局部中值滤波器的地震数据随机噪声衰减方法[C].2019年油气地球物理学术年会论文集.2019
[4].孙爱慧,陈鹏,李岩,包开花.具非局部源半线性抛物方程变号解爆破时间的下界估计[J].吉林大学学报(理学版).2019
[5].曾曦,莫玉玲,邓紫娟,刘洁,周秀香.一类具有非局部项的抛物方程在Sobolev空间的能控性[J].数学杂志.2019
[6].薛智爽,黄坤超,陈明举,陈柳.非局部群稀疏表示的图像去噪模型[J].电讯技术.2019
[7].楚春雨.基于非局部均值平滑的体素内纤维结构估计[J].中国医学物理学杂志.2019
[8].黎丽,潘博,杨俊,蒋涛,陈丽.图像非局部自相似的稀疏表示算法[J].嘉兴学院学报.2019
[9].李定,马静,杨萌林,张文生.面向群体行为识别的非局部网络模型[J].中国图象图形学报.2019
[10].罗媛媛,于林韬.基于时域特征的非局部块匹配去噪算法研究[J].长春理工大学学报(自然科学版).2019
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