导读:本文包含了度优化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:图像分割,K-means算法,PSO优化算法,多角度
度优化算法论文文献综述
张慧,伍萍辉,张馨,孙铁军,薛绪掌[1]（2019）在《非垂直拍摄获取细叶作物覆盖度优化算法研究》一文中研究指出【目的】探究非垂直拍摄获取细叶作物覆盖度优化算法以及非垂直拍摄对作物覆盖度计算结果的影响。【方法】在北京市小汤山基地草业研究中心露天环境下,以青绿薹草、结缕草为试验对象,获取45°、60°、90°(与地面夹角)3种拍摄角度下的图像,采用基于自适应权重粒子群改进K-means的图像分割方法,分析不同拍摄角度对青绿薹草覆盖度测量精度的影响,研究非垂直拍摄与垂直角度下覆盖度的关系曲线。首先将草RGB图像转化成HSV颜色空间,在HSV颜色空间利用自适应权重PSO算法向全局像素解的子空间搜寻,通过迭代搜寻到全局最优解,确定最佳初始聚类中心;其次利用K-means算法对不同角度图像像素进行聚类划分,从而得到草冠层区域分割结果,最后采用形态学滤波方法对分割结果进行优化。【结果】垂直拍摄时,传统K-means算法计算的2个品种的覆盖度总体相对误差分别为32.89%和34.37%,而本文算法下2个品种总体相对误差分别为11.23%和15.85%。相比于K-means算法,本文算法环境适应性好,算法精度高。非垂直拍摄条件下,本文算法能够克服多角度拍摄导致图像色彩分布不均匀的问题,有效分割出草冠层区域,90°覆盖度估测值与真实值平均误差为3.27%,60°二者平均误差为4.61%,45°平均误差为5.70%,随着拍摄角度的减小,平均误差略有增大,但均小于6%。非垂直角度下计算的覆盖度与垂直角度覆盖度呈显着地线性关系。【结论】采用本文方法可以提高非垂直拍摄获取作物覆盖度的精度。(本文来源于《灌溉排水学报》期刊2019年09期）
彭旭飞,岳亚洲,高关根[2]（2016）在《一种INS辅助的求解BDS整周模糊度优化算法》一文中研究指出针对传统载波相位差分求解整周模糊的方法存在搜索空间大、定位时间长以及信号失锁后精度无法保持的不足,本文提出利用INS/BDS深组合辅助的整周模糊度解算方法提高搜索效率和信号失锁后的短时高精度保持能力。首先采用深组合方式,实现伪距和伪距率的滤波平滑;然后利用组合校正后的伪距、伪距率辅助整周模糊度解算得到高精度的浮点解和协方差阵;最后采用LAMBDA算法求解整周模糊度,并得到基线向量。实验表明,该优化算法可以压缩模糊度搜索空间、改善模糊度指标、提升整周模糊度求解的效率。(本文来源于《Proceedings of 2016 IEEE Chinese Guidance, Navigation and Control Conference (IEEE CGNCC2016)》期刊2016-08-12）
陈超杰[3]（2016）在《基于时空相关性的HEVC复杂度优化算法》一文中研究指出近年来,随着高清、超高清视频(分辨率达到4kx2k、8kx4k)应用逐步走进人们的视野,视频压缩技术受到了巨大的挑战。此外,各种软硬件的不断更新换代也使多种多样的视频应用不断涌现。更高效的视频压缩性能也是多样化的视频应用提出的需求。为此,2010年4月VCEG和MPEG再次组建视频编码联合组,联手制定了新一代的视频编码标准—H.265/HEVC。与之前的编码标准进行比较,HEVC编码标准传输相同的画质,可以节省将近40%-50%的存储空间与带宽,而在相同的码率条件下,可以将视频质量提升近一倍。具有较高的压缩比的同时,HEVC编码也带来了较高的复杂度,使得其广泛的应用和发展受到了限制。本文的主要工作包括:首先对HEVC编码的整体流程进行了介绍,并在接下来详细介绍了HEVC中的关键技术要点。然后,对CU模式选择过程进行了详细的介绍,对现有CU块划分优化算法进行了研究和讨论。接下来,通过数据分析,验证了相邻CU单元之间的强关联性,基于此,提出了基于时空相关性的编码复杂度的优化算法。算法主要有两方面构成:基于编码深度的关联性对当前CU深度进行预测和对SKIP预测模式进行提前的选择。在编码单元深度划分方面:首先分析了当前CU与其相邻近的CU之间的强关联性,包括当前CU的左侧、上方和左上角的CU以及前一帧中与当前CU相对应位置的CU。基于此,本文考虑根据当前CU临近已编码单元的最优深度划分,对当前CU的深度范围进行一个初步选择,只对那些最有可能的深度值进行计算。接着,在对当前深度进行预测模式的遍历时,若当前CU的纹理简单,则分析临近CU都选择SKIP模式作为最佳预测模式的情况,并结合编码单元的时空关联性,提出了当深度划分跳过最大编码单元时,对周围CU进行最优预测模式的判断,符合条件,则选择SKIP模式作为当前CU的最优预测模式,提前终止其他预测模式的率失真代价计算。实验证明,上述两个方面的算法优化,降低了计算的复杂度,减少了编码的时间。(本文来源于《郑州大学》期刊2016-05-01）
黎玉玲,王秀玲,周建明[4]（2016）在《基于集群滤波器的机会中继协作电磁兼容控制复杂度优化算法》一文中研究指出移动群智网移动中继机会通信过程中的协作电磁兼容控制的高复杂度和额外资源消耗问题,是影响其通信性能和数据传输效率的关键问题。为此,提出了一种基于集群滤波器的复杂度优化算法。首先,针对移动感知终端、感知群、数据服务群和数据通信群组成的移动群智感知网,建立了移动群智网机会中继电磁兼容复杂度分析模型并验证了该模型的可行性;然后组建了IIR、FIR等多类型滤波器集群,并加入了改进的协作电磁兼容控制算法,用于优化基于集群滤波器协作电磁兼容控制的复杂度。实验结果表明:所提算法不仅可以优化协作电磁兼容机会移动中继的复杂度,而且可以降低功耗和CPU占用率等,其资源消耗低,能显着提高通信的有效性和可靠性。(本文来源于《计算机科学》期刊2016年04期）
张宁[5]（2015）在《某于《知网》的词语相似度优化算法》一文中研究指出自然语言处理(NLP)是跨学科计算机科学研究中重要并且充满生机的一个领域。自然语言之间的关系是非常复杂且多变的,我们需要一种方式来度量,换句话说,我们需要寻找一种方法,将一种复杂的关系用简单的数量关系来度量以在实际中应用。在众多方法中,词语相似度就是其中一种。在很多领域中,诸如词义排歧、信息检索、基于实例的机器翻译等,词语相似度都有广泛的应用。当下,许多词语相似度算法都是以向量空间模型(VSM)为基础的,但是我将会发现,这种方法会在实际应用中带来高维稀疏的问题。而且,这些方法还不能解决两个重要的问题：同义词和多义词。而传统的词语相似度计算只考虑了词语间义原的距离,也只考虑了词语间上下位关系,没有考虑义原之间其他的关系等。此外对集合的相似度计算没有考虑不同词语对对相似度贡献的大小而有所区分,概念的相似度计算没有充分考虑四种义原之间的关系,不必要的使计算复杂化,这些都是本文要解决的问题,对此本文提出自己的优化算法。本篇提出一种基于《知网》的语义相似度算法。并以《知网》的语料库为基础,开发一款计算词语相似度软件,计算词语间相似度。经实验充分验证,本文提出的算法与传统算法比较而言,在准确率上更胜一筹。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2015-04-01）
赵彦,赵殷瑶,乔旭,钱旭[6]（2014）在《快速有效的超大型集成电路设计布线拥挤度优化算法的研究》一文中研究指出论文提出一种基于拥挤度优化的技术简称(CRT),它独立于任何布局器和布线器之外,并且适用于各类布局结果,有效的提升集成电路的布通率。CRT是一种基于模块移动的拥挤度驱动技术,通过模块的移动来有效的分配布线资源,在不影响原有布局的情况下,使水平和垂直两个方向分别进行模块移动,最后采用一种最长路径的方法快速有效的解布线拥挤决问题。(本文来源于《机电产品开发与创新》期刊2014年05期）
黄金鑫[7]（2014）在《北营轧钢厂1780mm平直度优化算法改进》一文中研究指出该文介绍了北营轧钢厂1780mm板形设定模型和平直度优化算法,分析了平直度优化算法存在的问题,并对其进行了改进。结果表明,改进后的平直度优化算法能够提高带钢凸度以及平直度的命中率,充分发挥轧机的能力。(本文来源于《河南科技》期刊2014年13期）
鲁玉军,雷呈瑜,顾新建,祁国宁[8]（2013）在《基于最大适应度优化算法的订单产品模块化设计方法》一文中研究指出通过研究复杂网络社团的层次性和重迭性,分析订单产品的产品结构特点,将复杂网络技术引入订单产品模块化设计中,构建订单产品的零部件关系网络表示方法,指出订单产品零部件关系网络中的网络簇(社团结构)可以看作是产品的模块。提出基于节点度的最大适应度优化算法,并将其应用于订单产品的模块化设计中。该算法能够在体现产品族网络层次性和重迭性的同时,快速划分出合理的产品模块。利用网络模块性评价函数(即Q函数),对模块划分结果进行了有效评价。以注塑机产品的模块化设计为例验证了该方法的系统性和可行性。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2013年05期）
肖卉[9]（2012）在《结构可靠度优化算法的收敛控制和工程应用》一文中研究指出结构可靠度优化设计是结构可靠度分析与优化设计两种技术的综合,兼顾结构最优性能与安全性的平衡,具有重要的理论意义和广泛的应用前景,是目前计算力学的发展前沿和研究热点。本文围绕结构可靠度优化算法的收敛控制及其工程应用展开一系列研究,具体内容如下：首先,由于结构可靠度分析和优化设计中的迭代方程高度非线性,致使求解时常常出现周期振荡甚至混沌等不收敛现象而计算失败。基于矩阵特征值深入分析了可靠度评定的改进均值(AMV)迭代格式的数值失稳原因,引入混沌控制的稳定转换法对AMV迭代格式以及可靠度优化的序列优化与可靠度分析(SORA)算法的数值不稳定现象进行控制。几个代表性算例表明稳定转换法可以有效地解决结构可靠度分析和优化设计迭代计算的不收敛问题,获得了稳定的收敛解。其次,比较详细地介绍了5个具有代表性的基于可靠度的结构优化设计算法,其中：两层次算法选取了可靠指标法(RIA)和功能度量法(PMA),解耦算法采用了序列优化与可靠度评定方法(SORA)和基于功能度量法的序列近似优化算法(SAP with PMA),单层次算法选取单循环算法(SLA)。通过一些典型算例,全面比较五种算法的收敛性、效率、精度和鲁棒性等数值性能,并讨论了不确定性在结构响应中的传播特征。最后,对一些实际工程结构进行了基于可靠度的结构优化设计,克服了传统软件不能直接计算基于可靠度的结构优化设计问题的困难,利用FORTRAN语言进行可靠度分析模块的编程,然后将其连接到ANSYS有限元分析软件中,利用ANSYS进行结构分析,FORTRAN程序进行可靠度评定,最终实现了基于可靠度的结构优化设计。框架、桁架和薄板结构算例验证了利用ANSYS二次开发进行基于可靠度的结构优化设计的可行性。而且,将结构抗震分析的反应谱方法与结构可靠度优化方法相结合进行了基于可靠度的建筑抗震结构优化设计。(本文来源于《大连理工大学》期刊2012-05-01）
王先全,吴敏,冯济琴,董淳[10]（2009）在《短基线GPS定向系统及搜索模糊度优化算法的研究》一文中研究指出GPS载波相位测量相对定位可以达到毫米级精度,利用GPS载波相位测量方向可以达到2密位的精度。研究了载波相位双差测量方向的原理和应用最小二乘法解算基线矢量的算法,详细讨论快速解算整周模糊度的优化算法。实验结果表明,应用双GPS测量方向的原理和搜索模糊度优化算法正确,其定向精度达2密位,解算时间小于0.3秒,并运用于产品中。(本文来源于《测绘科学》期刊2009年04期）
度优化算法论文开题报告
（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：
针对传统载波相位差分求解整周模糊的方法存在搜索空间大、定位时间长以及信号失锁后精度无法保持的不足,本文提出利用INS/BDS深组合辅助的整周模糊度解算方法提高搜索效率和信号失锁后的短时高精度保持能力。首先采用深组合方式,实现伪距和伪距率的滤波平滑;然后利用组合校正后的伪距、伪距率辅助整周模糊度解算得到高精度的浮点解和协方差阵;最后采用LAMBDA算法求解整周模糊度,并得到基线向量。实验表明,该优化算法可以压缩模糊度搜索空间、改善模糊度指标、提升整周模糊度求解的效率。
（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。
度优化算法论文参考文献
[1].张慧,伍萍辉,张馨,孙铁军,薛绪掌.非垂直拍摄获取细叶作物覆盖度优化算法研究[J].灌溉排水学报.2019
[2].彭旭飞,岳亚洲,高关根.一种INS辅助的求解BDS整周模糊度优化算法[C].Proceedingsof2016IEEEChineseGuidance,NavigationandControlConference(IEEECGNCC2016).2016
[3].陈超杰.基于时空相关性的HEVC复杂度优化算法[D].郑州大学.2016
[4].黎玉玲,王秀玲,周建明.基于集群滤波器的机会中继协作电磁兼容控制复杂度优化算法[J].计算机科学.2016
[5].张宁.某于《知网》的词语相似度优化算法[D].昆明理工大学.2015
[6].赵彦,赵殷瑶,乔旭,钱旭.快速有效的超大型集成电路设计布线拥挤度优化算法的研究[J].机电产品开发与创新.2014
[7].黄金鑫.北营轧钢厂1780mm平直度优化算法改进[J].河南科技.2014
[8].鲁玉军,雷呈瑜,顾新建,祁国宁.基于最大适应度优化算法的订单产品模块化设计方法[J].计算机集成制造系统.2013
[9].肖卉.结构可靠度优化算法的收敛控制和工程应用[D].大连理工大学.2012
[10].王先全,吴敏,冯济琴,董淳.短基线GPS定向系统及搜索模糊度优化算法的研究[J].测绘科学.2009