导读:本文包含了路径均值论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:核方法,模糊聚类,高斯核,聚类中心
路径均值论文文献综述
文传军,汪庆淼[1]（2018）在《多路径高斯核模糊C均值聚类算法》一文中研究指出聚类算法单一迭代路径限制了参数优值的搜索。提出一种多路径高斯核模糊C均值聚类算法(MGKFCMs),MGKFCMs算法首先取核目标函数及模糊隶属度函数中的核函数为高斯核函数;然后利用梯度法得到聚类中心迭代公式,并基于该迭代公式和粒子群算法作聚类中心的并行参数迭代,在每一次聚类迭代时,选择聚类目标函数值小的路径作为参数迭代最终路径。对比分析了MGKFCMs算法的相关性质,通过仿真实验验证了所提算法的有效性。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2018年05期）
金小进[2]（2017）在《探究均值与方差求解路径的叁种方法》一文中研究指出对于随机变量X,原则上只要求出其分布列,就可以求出均值和方差,这一思想适用于所有的分布。而对于一些特殊的分布,在求均值与方差时,则可以直接用公式来求解。对于均值与方差有关的问题,其求解策略大致有叁种方法:定义法、公式法、分解法。下面分类进行分析。一、基本策略——定义法一般分布有多种类型,有互斥事件的概率分布,也有相互独立事件的概率分布。服从一般分布的随机变量的均值与方差,可利用其定义式求解。而利用定义法求离散型随机变量的均值与方差的关键是正确列出(本文来源于《语数外学习(高中版中旬)》期刊2017年04期）
张倩影,钟少波,黄全义[3]（2015）在《基于模糊C均值的广东省登陆热带气旋路径分类研究》一文中研究指出利用中国台风网(www.typhoon.gov.cn)的"CMA-STI热带气旋最佳路径数据集"获取1949-2013年间登陆广东省的热带气旋的登陆位置、强度、路径长度等主要的特征参数,利用模糊C聚类(FCM)法建立了登陆广东省热带气旋路径分类方法,并对分类得到的6个路径类型热带气旋在空间分布特征、强度和生命史以及活动时间等方面进行了对比分析。结果表明各类热带气旋特征量有明显的差异。从65年的变化趋势看,广东省热带气旋存在着西多东少的频次规律,而强度分布却是东强西弱。(本文来源于《灾害学》期刊2015年04期）
李静静[4]（2014）在《基于模糊K均值聚类和Sarsa(λ)算法的自适应爬壁机器人路径规划》一文中研究指出针对现有爬壁机器人规划算法难以实现在线自适应高效规划的问题,设计了一种基于模糊K-Means算法和经典Sarsa(λ)算法自适应爬壁机器人规划算法;首先,对爬壁机器人的动力学模型进行了建模和分析,然后,对爬壁机器人规划中的状态进行自适应聚集从而实现值函数的近似,设计了K值可变的改进模糊K均值聚类算法对状态进行自适应地在线聚类,将聚类中心对应的值函数作为整个聚类所有数据对象的值函数的近似值,最后,对基于模糊K均值聚类算法和Sarsa(λ)算法的爬壁机器人在线规划算法进行了定义和描述,在MATLAB环境下对简单障碍物场景和复杂障碍物场景分别仿真实验,实验结果表明文中方法能有效地进行路径规划,随着情节数的增加,规划结果逐渐收敛到最优值,同时在环境变化时,收敛效果不受影响,具有较好的稳定性,是一种高效地实现爬壁机器人在线规划的方法。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2014年09期）
陈立伟,刘涌,毕国堂,蒋勇[5]（2014）在《双四步路径相移均值法》一文中研究指出在光栅投影叁维表面测量系统中,光学仪器的伽玛非线性和随机噪声是影响相位展开精度的两个主要因素。双叁步相移法具有同时降低这两类误差的独特优势,但仍然存在非线性误差较大且相位测量精度较低两个方面的问题。针对以上问题,提出了双四步路径相移法,首先将双叁步相移法中对齐平均的思想应用于四步相移法,以降低非线性误差对测量精度的影响;进而提出了相位域空间变换多频外差方法,以利用所有测量相位进行相位平均,进一步降低随机误差的影响,提高测量精度。实验结果表明,该算法能够有效地提高相位展开的精度,具有更强的适应性。(本文来源于《计算机应用》期刊2014年06期）
康青杨,吴尽昭,沈强,赵志军[6]（2013）在《一种基于路径的快速均值偏移算法》一文中研究指出均值偏移算法是一种统计迭代算法,因为其具备良好的鲁棒性,所以被广泛地应用于计算机视觉与模式识别等领域。然而该算法因计算量大、收敛速度慢而无法适用于一些对实时性要求较高、资源受限的场合。提出一种改进的迭代算法,该迭代算法通过使用偏移均值邻近的样本点来代替它,进而在样本集中构建出迭代路径。相对于传统的均值偏移算法,该改进方法在不影响结果的情况下减小了算法复杂度。通过大量的聚类分析和图像分割实验对算法的有效性和普适性进行了验证。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2013年12期）
郑颖青,余锦华,吴启树,林金凎,龚振彬[7]（2013）在《K-均值聚类法用于西北太平洋热带气旋路径分类》一文中研究指出热带气旋(Tropical Cyclone,简称TC)路径分类是获得TC特征和影响评估的重要途径。采用联合台风警报中心(Joint Typhoon Warning Center,简称JTWC)近45年最佳台风路径资料,基于TC位置、强度、路径长度和方向等主要信息的特征参数,利用K-均值聚类法建立了西北太平洋TC路径的客观分类方法,并对分类得到的7个路径类型TC在生命史、能量、活动季节和登陆概率等方面进行了对比分析。结果表明各类TC的这些特征量具有明显的差异。从近20年的变化趋势看,西转向类(占总样本的21.3%)的频数为增加趋势,其生命史呈小幅增长趋势,和其余各类(或全部TC)的减小趋势或变化很小不一致。各类TC的年PDI(能量耗散指数)变化趋势主要取决于强度和频数的变化,多数类别的年PDI和强度的变化趋势一致,但西北行转向类和远海西-西北行类的年PDI变化趋势主要取决于频数的变化。(本文来源于《热带气象学报》期刊2013年04期）
郑颖青,余锦华,吴启树,林金凎[8]（2011）在《K-均值聚类法用于西北太平洋台风路径分类》一文中研究指出基于1965-2009年JTWC最佳热带气旋(TC)资料,通过最新提出的包含TC强度、路径长度、路径方向和曲率主要信息所描述的TC路径特征参数,利用K均值聚类法对西北太平洋TC路径进行客观地分类,比较各TC路径类型的生成位置、强度、能量、生命史、登陆、气候趋势(、季节内振荡)等特征,为TC路径的气候预测提供有用的信息。结果表明:西北太平洋TC路径可分为6大类型,4类为转向路径,2类为直行路径。各类TC的最大风速和PDI与生命史之间具有明显的正相关,这3个特征量的各类排序十分一致。以第6类的平均强度最强、能量最大、生命史最长,这与其生成位置偏于暖池有关。质心位于南海的第5类TC与上述类型TC特征相反。3类TC活动涵盖了12个月份;多数类别TC主要活动在7~10月,第2类最集中,而第4类最分散,全部TC的平均活动时间在8月下旬。直行的两类(第5类和第6类)TC登陆概率最大,都超过80%;在4类转向TC中,登陆概率差异很大,转向点和质心越偏西,登陆概率越大。从近20年的变化趋势看,虽然全部TC的每年数量呈减少趋势,但每年PDI却呈现增大趋势,说明平均单个台风的PDI有较明显的增大。(本文来源于《第28届中国气象学会年会——S12热带气旋》期刊2011-11-01）
乔梁,金华,李云霄,黄加翼[9]（2011）在《K-均值算法混合蚁群算法城市应急救援最佳路径决策》一文中研究指出城市应急救援时间是关键。最佳救援路径能否成功决策直接影响救援时间。本文在分析影响城市应急救援的基本因素的基础上,选择理论成熟的K-均值算法混合蚁群算法,寻找最佳城市应急救援路径,为城市应急救援指挥中心决策提供参考。算法的主要思想:K-均值算法基于道路本身信息特征分类,依据道路不同类别初始化构造启发信息。利用蚁群的寻食行为完成了城市应急救援力量驻地到求救点的最佳路径搜索。理论和仿真实验均表明,该方法能够完成最佳路径搜索,有效提高城市应急救援效率。该方法可以对城市应急救援提供决策。(本文来源于《中国公共安全(学术版)》期刊2011年02期）
路径均值论文开题报告
（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：
对于随机变量X,原则上只要求出其分布列,就可以求出均值和方差,这一思想适用于所有的分布。而对于一些特殊的分布,在求均值与方差时,则可以直接用公式来求解。对于均值与方差有关的问题,其求解策略大致有叁种方法:定义法、公式法、分解法。下面分类进行分析。一、基本策略——定义法一般分布有多种类型,有互斥事件的概率分布,也有相互独立事件的概率分布。服从一般分布的随机变量的均值与方差,可利用其定义式求解。而利用定义法求离散型随机变量的均值与方差的关键是正确列出
（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。
路径均值论文参考文献
[1].文传军,汪庆淼.多路径高斯核模糊C均值聚类算法[J].计算机工程与科学.2018
[2].金小进.探究均值与方差求解路径的叁种方法[J].语数外学习(高中版中旬).2017
[3].张倩影,钟少波,黄全义.基于模糊C均值的广东省登陆热带气旋路径分类研究[J].灾害学.2015
[4].李静静.基于模糊K均值聚类和Sarsa(λ)算法的自适应爬壁机器人路径规划[J].计算机测量与控制.2014
[5].陈立伟,刘涌,毕国堂,蒋勇.双四步路径相移均值法[J].计算机应用.2014
[6].康青杨,吴尽昭,沈强,赵志军.一种基于路径的快速均值偏移算法[J].计算机应用与软件.2013
[7].郑颖青,余锦华,吴启树,林金凎,龚振彬.K-均值聚类法用于西北太平洋热带气旋路径分类[J].热带气象学报.2013
[8].郑颖青,余锦华,吴启树,林金凎.K-均值聚类法用于西北太平洋台风路径分类[C].第28届中国气象学会年会——S12热带气旋.2011
[9].乔梁,金华,李云霄,黄加翼.K-均值算法混合蚁群算法城市应急救援最佳路径决策[J].中国公共安全(学术版).2011