导读:本文包含了位置加权论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:时空数据,数据挖掘,均值聚类,密度聚类
位置加权论文文献综述
郭名静,边少锋,单潮龙,熊鑫[1]（2019）在《面向多维时空位置数据的动态加权聚类模型》一文中研究指出针对传统聚类算法在处理时空位置数据挖掘时面临的多维聚类问题,提出了动态加权聚类模型。该模型迭加利用经典k-均值和基于密度的DBSCAN聚类算法,通过计算最大轮廓系数确定合适的簇数目,按照划分初始簇类、识别和剔除噪声点、修正聚类簇中心点位置坐标3个步骤实现对大体量多维时空位置数据的聚类分析,提出了动态权重系数计算公式,优化了基于密度的DBSCAN聚类算法中相似度函数,并在Python3.7环境下以网络签到数据集实例仿真验算了该模型算法。实验结果表明,相较单一的传统聚类算法,该模型能综合利用多维非位置属性对时空位置数据点聚类,更合理界定聚类簇的归属数据点,对提升时空位置数据集聚类簇中数据点的聚类效果明显。(本文来源于《测绘科学》期刊2019年11期）
陈佼[2]（2019）在《加权地形位置指数及其应用研究》一文中研究指出地形形态是地貌最直观的表达方式,是地貌学领域的重要研究内容。数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)是地形形态分类的重要数据来源,地形形态分类也是数字地形分析的重要研究内容。地形位置指数(Topographic Position Index,TPI)作为一个重要的地形因子,具有计算量小、实现简单等优点,被诸多学者广泛应用于地形形态的自动分类应用中。TPI具有较强的尺度依赖性,而目前针对TPI的地形形态分类的研究重点在于窗口大小对分类结果的影响,而对于TPI自身的地形含义、窗口内空间信息的利用及在其他领域的深度应用涉及较少。本文以地形形态为主要研究对象,面向微观地形形态分类,提出地形位置指数加权方法,设计基于加权地形位置指数的地形分类方法;提出基于地形位置指数的田间水系可视化方法,拓展地形位置指数的应用领域。主要研究内容及成果如下:(1)地形位置指数研究。首先阐述了 TPI的定义和计算模型,结合示意图解释了 TPI的地学含义:局部TPI是地表凹凸程度的一种体现,区域TPI结合局域TPI反映了地表的复杂程度。然后针对由于分析窗口大小和高程误差导致的TPI不确定性进行分析和建模,在此基础上解释了 TPI的定权机理,最后在顾及地形相关性的基础上研究TPI的定权策略,构建了加权地形位置指数(Weighted Topographic Position Index,WTPI)计算模型。(2)基于WTPI的地形部位形态分类。在对目前基于几何阈值的地形形态分类方法和技术特征进行系统梳理的基础上,对TPI的适宜窗口大小进行了研究;在此基础上构建了基于WTPI的地形部位形态分类方案。以嫩江流域DEM数据为源数据进行地形部位形态分类,结果表明:WTPI相较于TPI具有一定的尺度稳定性,随分析窗口增加变化较小;基于TPI-WTPI的地形形态分类方法在本研究区具有一定合理性。(3)基于WTPI的水系可视化增强方法。针对田间水系的形状特征和地形特征,对基于WTPI和坡度的田间水系可视化增强方法进行了研究,包括配色方案设计、投影阴影处理和面向可视化的TPI窗口大小设置,结果表明,相较于高分辨率正射影像和表面阴影图,利用本文方案生产的晕渲图可以对研究区内多种类型的水系进行清晰辨认,是对水系轮廓可视化方法的有力补充。(本文来源于《南京师范大学》期刊2019-03-30）
赵志刚,周根贵,潘瑞芳[3]（2018）在《基于位置吸引力的加权复杂供应链网络局域世界演化模型研究》一文中研究指出在一般局域世界演化模型的基础上,文章使得企业节点的初始位置值呈现幂率分布,以体现节点企业的不同角色。受万有引力定律的启发,用位置值的大小和远近值来定义节点企业间位置吸引力的概念,并应用吸引力规则确定每一个新加入节点的局域世界。新节点与局域世界中的老节点之间采用节点度与节点强度的复合优先连接方式,弥补了优先连接仅仅依赖节点度值的缺陷,从而构建基于位置吸引力的加权复杂供应链网络局域世界演化模型。实验模拟了该复杂网络的生长、边的退出和节点的退出等动态演化过程,通过计算与统计整体度分布、平均路径长度和聚集系数等复杂供应链网络的重要参数发现:该复杂供应链网络的度分布呈现出一定的幂率分布形式,能够保证大多数节点的度较低和少数节点的度较高的重尾特征,同时具有较大的集聚系数和较小的平均路径长度的小世界特征。该研究工作为供应链企业在实践中构建供应链网络提供了理论依据,有助于更好地分析现实供应链网络的相关特性并识别重要节点以便对供应链网络进行保护。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年12期）
王旭东,米志超,姜雨卿,赵宁[4]（2018）在《一种基于位置信息的速度加权OLSR算法》一文中研究指出由小型无人机组成的无人机自组网具有易操作、快速部署、价格低廉等特点,使得它们在很多领域都广受关注。由于节点的高移动性,维持无人机之间的通信链路是一项具有挑战性的任务。这些网络的拓扑结构比移动自组织网络(MANET)更具动态性,所以MANET中的路由协议在拓扑快速变化时性能表现不佳。因此,设计实现了一种基于位置信息的速度加权OLSR算法(SW-OLSR),利用位置信息计算速度加权ETX来辅助路由决策。通过室外无人机试验和仿真实验验证了协议的可行性,且仿真实验表明,在拓扑快速变化的网络中,设计的协议性能优于OLSR协议。(本文来源于《通信技术》期刊2018年12期）
朱正甲,尤新雨,郑陈熹,李莉,樊冰[5]（2018）在《基于位置加权的电力通信网站点带宽估算方法》一文中研究指出提出一种电力通信网站点通信带宽估算方法,涉及电力通信网领域?所述方法包括如下几个步骤:首先根据电力通信网拓扑图,确定电力通信网站点在电力通信网中的局部重要度和全局重要度;接着对电力通信网站点的局部重要度和全局重要度进行融合,得到电力通信网站点的实际重要度值;然后根据所述实际重要度值确定每一个站点通信带宽估算模型中的数据业务冗余系数;最后根据站点通信带宽估算模型计算电力通信网站点的规划带宽?提出的方法利用站点在网络拓扑中的位置计算站点的重要度,并将节点重要度引入站点通信带宽估算中,克服了传统站点通信带宽估算结果不够精确的问题?(本文来源于《电信科学》期刊2018年10期）
刘竹辰,陈浩,于艳华,李劼[6]（2018）在《词位置分布加权TextRank的关键词提取》一文中研究指出【目的】将词在文档内的词距和位置分布信息融入Text Rank模型,改进单文档关键词提取效果。【方法】基于Text Rank方法构建候选关键词词图,融合一般文档写作结构中词之间的位置分布信息,计算概率转移矩阵,通过迭代计算候选关键词得分,并挑选分值最大的前K个作为关键词提取结果。【结果】实验结果表明,词位置分布加权的Text Rank方法优于传统的Text Rank方法。当K分别取3、5、7和10时,F值与最优方法相比分别提升1.29%、2.42%、5.43%和5.88%。【局限】未使用知识库,外部词汇关系信息没有被充分利用。【结论】词在文章中位置分布信息能够改善关键词提取效果。(本文来源于《数据分析与知识发现》期刊2018年09期）
陈莹,郭佳宇[7]（2017）在《利用位置信息加权词汇树的图像检索》一文中研究指出针对基于SIFT特征匹配的图像检索方法忽略空间位置信息的缺陷,提出了基于空间位置信息加权词汇树的图像检索方法。利用分层词汇树将图像SIFT特征量化为视觉单词,将图像匹配转换成视觉单词权值向量匹配。由于单纯的视觉单词权值向量匹配忽略了视觉单词之间的相互位置影响,生成SIFT点的空间位置影响信息,根据SIFT点与视觉单词之间的从属关系,将SIFT点的空间位置影响信息聚类为视觉单词之间的位置影响,将视觉单词的空间位置信息作为加权系数,加入到视觉单词的权值匹配中去,细化特征之间的匹配得分,通过相似度排序检索相似图像。实验结果表明,该算法能有效提高图像检索的精确度。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2017年10期）
黄应清,梁新彬,谢志宏,文军[8]（2016）在《基于特征显着值归一化与位置加权的FT算法》一文中研究指出频率调谐(FT)显着区域检测算法在背景复杂和图像显着区域比较大时检测效果不理想。针对上述问题,对FT算法进行了改进,提出了一种基于特征显着值归一化与位置加权的频率调谐显着区域检测算法(FTFP)。该算法主要在FT算法的基础上进行了图像分块、Lab颜色特征显着值的分别归一化和位置加权处理。实验结果表明,FTFP算法在显着性检测视觉效果、准确率与查全率、对噪声图像的检测上都优于FT算法,综合性能突出。(本文来源于《兵器装备工程学报》期刊2016年06期）
郑静[9]（2016）在《老年良性阵发性位置性眩晕患者脑MRI磁敏感加权成像应用研究》一文中研究指出目的:利用头颅MRI磁敏感加权成像(Susceptibilit1y weighted imaging,SWI)结合常规MRI平扫及MRA检查,探讨老年良性发作性位置性眩晕(benign paroxysmal positional vertigo,BBPV)SWI信号特点,以及与颅内血管因素的关系。研究方法:研究对象分为两组。本院临床确诊25例BBPV患者作为研究组,25例无眩晕症状正常体检者作为对照组,两组年龄均≥60岁。利用Philips3.0核磁共振成像仪对全部受试者行头颅MRI平扫、MRA及SWI序列扫描,观察两组间脑微出血(CMBs)发生例数、数目、SWI图像小静脉显示情况、脑白质疏松(LA)程度、腔隙性梗塞灶个数、椎动脉优势及基底动脉形态,并分析两组数据。结果:1、25例BBPV组和25例对照组腔隙性梗死灶数量分别为1.917±0.577个和0.560±0.209个(t=2.211,P<0.05),脑白质疏松分4级:0级(5例/11例),I级(8例/12例),II级(9例/2例),III级(3例/0例),(Z=﹣2.916,P<0.05)。上述两组资料差异有统计学意义。两组SWI图脑内CMBs阳性率分别是44%和20%(x2=3.309,P>0.05),CMBs平均为1.360±2.514个和0.320±0.748个(t=1.982,P﹥0.05),差异均无统计学意义;2、CMBs SWI图表现为直径<1.0cm圆形或卵圆形信号缺失灶,而T1WI、T2WI、DWI等常规序列均未显示;3、BBPV组SWI图像显示的脑内小静脉相对对照组明显增多;4、BBPV组椎动脉优势明显高于对照组,差异有统计学意义(x2=3.945,P=0.044),基底动脉弯曲度轻度高于对照组,无统计学差异(x2=2.000,P=0.145)。结论:1、老年BPPV与其自身小血管病变相关,推测在老年BPPV的发病中颅内血管因素可能占据重要作用;2、SWI序列可发现老年BPPV患者CMBs及颅内小静脉代偿性增多;3、椎基底动脉异常与老年良性位置性眩晕有相关性。(本文来源于《青海大学》期刊2016-05-01）
钟权,周进,吴钦章,王辉,雷涛[10]（2014）在《复杂背景下基于加权信息熵的目标初始位置修正算法》一文中研究指出对于某些目标跟踪算法而言,初始位置的选取是否精确是算法能否有效跟踪的关键点之一。从目标的灰度信息分布特点出发,提出一种基于加权信息熵的初始位置修正算法,首先,在搜索窗口中获取测试样本,然后,计算各个样本的加权信息熵,接着,通过先验信息对样本进行筛选,获得熵值最小区域,从而得到修正后的目标位置。从背景和目标的可区分性上来验证算法的有效性,实验结果表明,对于处在复杂背景下的目标,该算法能正确且可靠稳定地对其位置进行修正。(本文来源于《半导体光电》期刊2014年06期）
位置加权论文开题报告
（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：
地形形态是地貌最直观的表达方式,是地貌学领域的重要研究内容。数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)是地形形态分类的重要数据来源,地形形态分类也是数字地形分析的重要研究内容。地形位置指数(Topographic Position Index,TPI)作为一个重要的地形因子,具有计算量小、实现简单等优点,被诸多学者广泛应用于地形形态的自动分类应用中。TPI具有较强的尺度依赖性,而目前针对TPI的地形形态分类的研究重点在于窗口大小对分类结果的影响,而对于TPI自身的地形含义、窗口内空间信息的利用及在其他领域的深度应用涉及较少。本文以地形形态为主要研究对象,面向微观地形形态分类,提出地形位置指数加权方法,设计基于加权地形位置指数的地形分类方法;提出基于地形位置指数的田间水系可视化方法,拓展地形位置指数的应用领域。主要研究内容及成果如下:(1)地形位置指数研究。首先阐述了 TPI的定义和计算模型,结合示意图解释了 TPI的地学含义:局部TPI是地表凹凸程度的一种体现,区域TPI结合局域TPI反映了地表的复杂程度。然后针对由于分析窗口大小和高程误差导致的TPI不确定性进行分析和建模,在此基础上解释了 TPI的定权机理,最后在顾及地形相关性的基础上研究TPI的定权策略,构建了加权地形位置指数(Weighted Topographic Position Index,WTPI)计算模型。(2)基于WTPI的地形部位形态分类。在对目前基于几何阈值的地形形态分类方法和技术特征进行系统梳理的基础上,对TPI的适宜窗口大小进行了研究;在此基础上构建了基于WTPI的地形部位形态分类方案。以嫩江流域DEM数据为源数据进行地形部位形态分类,结果表明:WTPI相较于TPI具有一定的尺度稳定性,随分析窗口增加变化较小;基于TPI-WTPI的地形形态分类方法在本研究区具有一定合理性。(3)基于WTPI的水系可视化增强方法。针对田间水系的形状特征和地形特征,对基于WTPI和坡度的田间水系可视化增强方法进行了研究,包括配色方案设计、投影阴影处理和面向可视化的TPI窗口大小设置,结果表明,相较于高分辨率正射影像和表面阴影图,利用本文方案生产的晕渲图可以对研究区内多种类型的水系进行清晰辨认,是对水系轮廓可视化方法的有力补充。
（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。
位置加权论文参考文献
[1].郭名静,边少锋,单潮龙,熊鑫.面向多维时空位置数据的动态加权聚类模型[J].测绘科学.2019
[2].陈佼.加权地形位置指数及其应用研究[D].南京师范大学.2019
[3].赵志刚,周根贵,潘瑞芳.基于位置吸引力的加权复杂供应链网络局域世界演化模型研究[J].计算机科学.2018
[4].王旭东,米志超,姜雨卿,赵宁.一种基于位置信息的速度加权OLSR算法[J].通信技术.2018
[5].朱正甲,尤新雨,郑陈熹,李莉,樊冰.基于位置加权的电力通信网站点带宽估算方法[J].电信科学.2018
[6].刘竹辰,陈浩,于艳华,李劼.词位置分布加权TextRank的关键词提取[J].数据分析与知识发现.2018
[7].陈莹,郭佳宇.利用位置信息加权词汇树的图像检索[J].系统仿真学报.2017
[8].黄应清,梁新彬,谢志宏,文军.基于特征显着值归一化与位置加权的FT算法[J].兵器装备工程学报.2016
[9].郑静.老年良性阵发性位置性眩晕患者脑MRI磁敏感加权成像应用研究[D].青海大学.2016
[10].钟权,周进,吴钦章,王辉,雷涛.复杂背景下基于加权信息熵的目标初始位置修正算法[J].半导体光电.2014