导读:本文包含了检测函数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:相干函数,随机激励,局部损伤,板结构
检测函数论文文献综述
傅崇[1]（2019）在《随机激励下基于相干函数的板结构损伤检测》一文中研究指出提出了一种随机激励下基于相干函数的板类结构损伤检测的新方法。以往的基于相干函数的损伤检测研究与应用局限于梁类等一维结构中,有必要将相干函数法应用到二维板类结构损伤检测。本文提出适用于板类结构的相干函数改变率来提取结构局部特性的变化特征,建立相干函数累积改变率损伤指标来量化损伤。通过有限元数值模拟证明了损伤指标对损伤定位与定量的有效性,且其对噪声干扰有强鲁棒性。(本文来源于《福建建设科技》期刊2019年06期）
李振华,胡廷和,杜亚伟,张涛,李振兴[2]（2019）在《基于窗函数和谱线插值理论的谐波检测方法》一文中研究指出基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)的谐波检测方法,因其理论原理简单和易于嵌入测量系统中而得到广泛应用,但由于存在频谱泄漏和栅栏效应而造成检测准确度不高,因此对于FFT谐波检测方法的改进成为急需解决的问题。首先介绍基于窗函数理论的谐波检测方法和基于谱线插值理论的谐波检测方法,阐述了这两种方法的具体原理,分析和总结了改进方法的研究现状。然后通过仿真分析对所述的两种改进方法进行验证,并分别给出相应的结论。最后对基于窗函数和基于谱线插值理论的谐波检测方法进行总结以及对未来的研究方向进行展望。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年22期）
周莉莉,段鹏,叶智慧,张静敏[3]（2019）在《基于YOLO和排斥力损失函数的行人检测方法》一文中研究指出针对行人检测受人体姿态复杂、光照变化、遮挡严重等影响,导致检测效率和精度不高的问题,提出一种基于YOLO和排斥力损失函数的行人检测方法.首先,对YOLO模型进行改进,主要是设置合适的预选框以及采用较大尺度的特征图进行特征提取,从而提高其对小物体的检测性能;然后,对排斥力损失函数进行改进,使其符合行人检测的应用场景,为接下来的融合检测提供新的损失函数;最后,将改进的YOLO和排斥力损失函数结合起来,利用YOLO模型速度快的特点提高运行速度,并利用排斥力损失函解决行人遮挡问题.在多个行人检测数据集上的实验结果表明:与其他算法相比,能够更加快速准确地实现行人检测.(本文来源于《云南民族大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
鱼一飞,秦浩然,李元祥,高在芬,盖中涛[4]（2019）在《基于自相关函数和循环神经网络的EEG失神性发作检测》一文中研究指出癫痫患者在日常生活中会面临很多挑战,癫痫的发作可能会对自己造成伤害,甚至危及患者或他人的生命。由脑电设备记录的脑电图(EEG)信号常被用于分析脑部放电活动,这是一种非侵入式的临床诊断方法。但是对于医生而言,通过读脑电图对患者做出准确诊断通常是困难而且耗时的。因此,有必要(本文来源于《第八届CAAE国际癫痫论坛论文汇编》期刊2019-10-18）
张辉,李锁平,刘梦吉[5]（2019）在《基于交通流理论的检测数据多元函数补全方法》一文中研究指出数据是研究交通系统,制定公路及城市道路运营及监管的基础,近年来交通数据的采集主要通过各类布设在道路的数据检测器进行自动获取,然而,由于检测设备老化、传输线路故障等原因,道路检测器采集到的交通数据存在一定的质量问题。文章根据检测器的性质特点分析检测器易损数据类型,并基于现代交通流理论剖析检测数据之间的内在数学关系,通过构建多元函数并进行参数最优化标定,提出补全道路检测器速度数据的数学拟合方法。应用苏嘉杭高速公路历史数据对所提方法进行了验证,结果表明,该方法对检测器速度数据的平均填补精度达到91.2%。文章提出的方法可以普遍应用在高速公路及城市道路,补全缺失和异常的交通数据,为交通研究和管理人员研究交通流运行特征,制定合理的管理策略提供支持。(本文来源于《品质交通与协同共治——2019年中国城市交通规划年会论文集》期刊2019-10-16）
王佳,翟高寿,刘峰,李红辉[6]（2019）在《基于配对函数调用场景的设备驱动漏洞检测》一文中研究指出由于Linux系统的设备驱动工作在内核模式中,在这种特定的工作场景下,由设备驱动引发的漏洞问题极易影响操作系统的稳定性和安全性.当前在各类设备驱动漏洞中所占比例较高的当属资源操作类漏洞,针对这种情况,我们提出了一种基于配对函数调用场景的设备驱动漏洞检测方法.首先引入配对函数的概念,据此对特定的驱动程序做配对函数的自动提取与优化;随后结合手工分析结果构建配对函数在资源申请与释放过程中的执行路径;最后基于相应的函数调用场景进行配对检查,检测并验证设备驱动程序中内存资源的申请和释放是否为完全层次性匹配.为验证该方法的有效性,实验分别选取不同的设备驱动应用该漏洞检测方法,记录相应的漏报率、误报率及覆盖度.实验结果表明,该设备驱动漏洞检测方法精确率较高,检测速度快.并且该方法不依赖于实时编译以及硬件设备等条件.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年10期）
邱东,李佳禧,杨宏韬,刘克平[7]（2019）在《基于信息测度和核函数极限学习机的图像边缘检测》一文中研究指出图像的边缘检测技术是机器视觉中图像识别、图像分割与处理以及模板匹配的基础。针对传统边缘检测算子的检测精度有限,对噪声的敏感度较高的问题,提出一种基于信息测度和核函数极限学习机(KELM)的图像边缘检测方法。该方法构造一个描述边缘点信息测度的特征矢量,将特征矢量样本数据集对核函数极限学习机(KELM)进行分类训练,实现边缘检测。同时采用度量F评价模型对不同边缘检测方法的性能进行评价。实验结果表明,ISKELM图像边缘检测的效果优于Canny算子、Sobel算子以及ELM图像边缘检测,提取的图像边缘更加清晰,对于噪声的抑制能力更强,虚假边缘大大减少。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年10期）
徐锋,厉晓华[8]（2019）在《检测含无关项旋转对称逻辑函数的快速算法》一文中研究指出旋转对称逻辑函数在密码学函数构造领域有广泛应用。针对含无关项旋转对称逻辑函数检测中存在的不足,从含无关项逻辑函数的定义和旋转对称函数的性质出发,提出了检测含无关项旋转对称逻辑函数的快速算法。该算法通过判断逻辑函数1值最小项二进制编码周期旋转后产生的新编码同1值最小项及无关项二进制编码的重复性实现快速检测。结果表明,快速算法在适用的逻辑函数变量数、含无关项旋转对称逻辑函数检测的适用性和检测过程的复杂度方面均优于现有的表格方法与谱系数方法。(本文来源于《浙江大学学报(理学版)》期刊2019年05期）
杨丰瑞,吴晓浩,万程峰[9]（2019）在《融合情感极性与信任函数的虚假评论检测方法》一文中研究指出在线评论是用户判断商品质量的一个依据。虚假评论严重影响了消费者的购买行为,现有的虚假评论检测方法从文本出发,忽略了评分的虚假性,评分通常是不精确和不确定的,对虚假评论检测效果不佳。提出融合情感极性与信任函数的虚假评论检测方法(EP-BFRD),利用信任函数处理给定评论者评分中的不确定性和不准确性,考虑与其他评分者提供的评分的相似性,以检测误导性,并判断评论文本情感极性与评分一致性。综合考虑信任函数处理的结果以及评分与文本情感一致性的结果来判断评论的虚假性。在一个真实的数据库上进行实验,实验表明该方法可有效解决虚假评论检测问题。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2019年09期）
于晓涵,陈小龙,关键,黄勇[10]（2019）在《雷达海上机动目标高分辨稀疏分数阶模糊函数检测方法》一文中研究指出针对复杂海洋背景中高机动目标的快速检测问题,提出了一种基于稀疏分数阶模糊函数(SFRAF)的雷达目标检测算法,所提算法在瞬时自相关函数计算后引入稀疏傅里叶变换(SFT),结合了SFT和分数阶模糊函数(FRAF)的优势,因此,SFRAF对高机动信号具有较好的处理效果,同时能够获得较低的计算复杂度。仿真实验和实测数据处理结果表明,相比于经典检测方法,所提方法能够明显改善机动目标的检测性能,而相比于FRAF,所提方法能够实现检测效率的有效提升。(本文来源于《通信学报》期刊2019年08期）
检测函数论文开题报告
（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：
基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)的谐波检测方法,因其理论原理简单和易于嵌入测量系统中而得到广泛应用,但由于存在频谱泄漏和栅栏效应而造成检测准确度不高,因此对于FFT谐波检测方法的改进成为急需解决的问题。首先介绍基于窗函数理论的谐波检测方法和基于谱线插值理论的谐波检测方法,阐述了这两种方法的具体原理,分析和总结了改进方法的研究现状。然后通过仿真分析对所述的两种改进方法进行验证,并分别给出相应的结论。最后对基于窗函数和基于谱线插值理论的谐波检测方法进行总结以及对未来的研究方向进行展望。
（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。
检测函数论文参考文献
[1].傅崇.随机激励下基于相干函数的板结构损伤检测[J].福建建设科技.2019
[2].李振华,胡廷和,杜亚伟,张涛,李振兴.基于窗函数和谱线插值理论的谐波检测方法[J].电力系统保护与控制.2019
[3].周莉莉,段鹏,叶智慧,张静敏.基于YOLO和排斥力损失函数的行人检测方法[J].云南民族大学学报(自然科学版).2019
[4].鱼一飞,秦浩然,李元祥,高在芬,盖中涛.基于自相关函数和循环神经网络的EEG失神性发作检测[C].第八届CAAE国际癫痫论坛论文汇编.2019
[5].张辉,李锁平,刘梦吉.基于交通流理论的检测数据多元函数补全方法[C].品质交通与协同共治——2019年中国城市交通规划年会论文集.2019
[6].王佳,翟高寿,刘峰,李红辉.基于配对函数调用场景的设备驱动漏洞检测[J].计算机系统应用.2019
[7].邱东,李佳禧,杨宏韬,刘克平.基于信息测度和核函数极限学习机的图像边缘检测[J].计算机应用与软件.2019
[8].徐锋,厉晓华.检测含无关项旋转对称逻辑函数的快速算法[J].浙江大学学报(理学版).2019
[9].杨丰瑞,吴晓浩,万程峰.融合情感极性与信任函数的虚假评论检测方法[J].计算机工程与科学.2019
[10].于晓涵,陈小龙,关键,黄勇.雷达海上机动目标高分辨稀疏分数阶模糊函数检测方法[J].通信学报.2019