导读:本文包含了混合矩论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:岩石声发射,监测预警,Geiger定位法,混合矩张量反演
混合矩论文文献综述
张凌凡,陈忠辉,秦凡,年庚乾,陈红杰[1]（2019）在《岩石断裂混合矩张量反演与数值分析》一文中研究指出通过室内岩石声发射试验研究在不同断裂情况下声发射信号的时空演化特征,对岩石工程的监测预警具有一定的指导意义。通过岩石的张拉和剪切试验,利用Geiger定位法和混合矩张量理论分析了岩石不同断裂类型的时空演化特征,并利用数值模拟软件RFPA~(2D)进行验证。试验结果表明:在张拉破坏时,岩石在弯矩最大处首先开裂,并以张拉信号源为主;剪切破坏时,岩石在主裂隙中部首先开裂,并出现零星的张拉信号源,但随着荷载的增加,其绝大部分的信号源为剪切信号源。(本文来源于《矿业科学学报》期刊2019年05期）
任志刚,梁永胜,张爱民,庞蓓[2]（2018）在《基于一般二阶混合矩的高斯分布估计算法》一文中研究指出针对传统高斯分布估计算法(Gaussian estimation of distribution algorithms,GEDAs)中变量方差减小速度快、概率密度椭球体(Probability density ellipsoid,PDE)的长轴与目标函数的改进方向相垂直,从而导致算法搜索效率低、容易早熟收敛这一问题,提出一种基于一般二阶混合矩的高斯分布估计算法.该算法利用加权的优秀样本预估高斯均值,并根据沿目标函数的改进方向偏移后的均值来估计协方差矩阵.理论和数值分析表明,这一简单操作可以在不增大算法计算量的前提下自适应地调整概率密度椭球体的位置、大小和长轴方向,提高算法的搜索效率.在14个标准函数上对所提算法进行了测试,由统计出的Cohen's d效应量指标可知该算法的全局寻优能力强于传统高斯分布估计算法;与当前先进的粒子群算法、差分进化算法相比,所提算法可以在相同的函数评价次数内获得9个函数的显着优解.(本文来源于《自动化学报》期刊2018年04期）
赵录峰,吕震宙,张磊刚,王新维[3]（2015）在《多输出模型确认中的混合矩指标》一文中研究指出在不确定性条件下,同时考虑到多维输出之间的相关关系和单输出的均值,构建由多输出数学期望列阵和协方差矩阵组成的多输出模型确认局部混合矩指标和全局混合矩指标。其中局部混合矩指标包括绝对指标(LA-3M)和相对指标(LR-3M),它们适合单点位置的多输出局部模型确认;全局混合矩指标也包括绝对指标(GA-3M)和相对指标(GR-3M),它们适合多点位置的多输出全局模型确认。通过数字算例和工程算例,所提指标可行有效,能够方便地度量计算模型和物理实验之间的差异程度。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2015年06期）
崔浩贵,刘涛,蒋宇中,高俊[4]（2015）在《基于混合矩的极化SAR图像K分布模型参数估计新方法》一文中研究指出K分布模型在极化合成孔径雷达(PolSAR)图像建模领域中获得广泛应用。其模型参数估计的精度将直接影响到模型拟合的准确性。目前普遍采用的K分布参数估计方法是基于协方差矩阵Mellin变换的对数累积量的估计方法。但是该方法没有解析的表达式,数值计算运算时间较长,另外在形状参数a<1时估计偏差较大。为此该文提出一种基于||lg||rz z混合矩的参数估计新方法,该方法对不同形状参数a值下的参数估计具有较好的适应性,并且在a值较小时估计性能优于对数累积量方法。同时在r=1/d时该方法有解析的表达式,其运算时间优于对数累积量方法。最后用仿真数据和实测数据对新方法和已有参数估计方法的结果进行了比较,验证了基于混合矩估计方法的准确性与有效性。该方法为PolSAR图像统计模型参数的快速有效估计提供了新手段。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2015年02期）
张明,柏绍光[5]（2013）在《概率权重混合矩法在几种叁参数概率分布参数估计中的应用》一文中研究指出探讨了概率权重混合矩法在叁参数对数正态分布、广义极值分布、广义帕雷托分布和广义逻辑斯特分布等参数估计中的应用,建立了概率权重混合矩与分布参数之间的数学关系,并以叁参数对数正态分布为水文频率线型为例,对云南省西南诸河15个水文站年平均流量系列进行了拟合。结果表明,概率权重混合矩法估算精度与概率权重矩法大致相当。(本文来源于《水电能源科学》期刊2013年08期）
张明,柏绍光[6]（2012）在《概率权重混合矩法及其在P-Ⅲ型分布参数估计中的应用》一文中研究指出基于Mellin变换在概率权重矩法中的应用,建立了Mellin变换与概率权重矩、概率权重对数矩之间的关系,提出了一种概率权重混合矩法,以P-Ⅲ型分布参数估计为例进行分析。在此基础上,又提出了P-Ⅲ型分布参数估计的线性混合矩法。通过对云南省西南诸河10个水文站的年径流量观测资料拟合,表明概率权重混合矩法计算结果与概率权重矩法相当。(本文来源于《水电能源科学》期刊2012年09期）
吴东华,夏洪山,徐波[7]（2011）在《基于混合矩特征提取的飞机图像识别》一文中研究指出提出了一种新的基于图像区域纹理混合矩特征的飞机识别算法.该算法基于一阶直方图的颜色矩特征和基于灰度共生矩阵提取区域图像相关性、角二阶矩、对比度、相关性、倒数差分矩特征,实现有效降维,并采用聚类分析方法对飞机图像进行识别,实验结果显示基于该特征提取的识别方法识别正确率达95%以上,通过对比试验说明,该算法有较好的识别性能.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2011年10期）
李丽月,唐向宏,赵玲,李双霞[8]（2009）在《基于时频混合矩的小波调制信号识别》一文中研究指出小波调制信号是一种特殊的调制信号,该文基于小波调制信号独特的时频特征,利用自适应优化核时频分布方法,探讨基于时频混合矩的多载波调制信号的识别。仿真表明,该方法不仅能将小波调制与OFDM信号进行分类,同时还能对不同调制级的小波调制信号进行分类。(本文来源于《浙江省电子学会2009学术年会论文集》期刊2009-10-24）
李丽月,唐向宏,赵玲,李双霞[9]（2009）在《基于时频混合矩的小波调制信号识别》一文中研究指出小波调制信号是一种特殊的调制信号,该文基于小波调制信号独特的时频特征,利用自适应优化核时频分布方法,探讨基于时频混合矩的多载波调制信号的识别。仿真表明,该方法不仅能将小波调制与OFDM信号进行分类,同时还能对不同调制级的小波调制信号进行分类。(本文来源于《杭州电子科技大学学报》期刊2009年05期）
查代奉,高小英[10]（2006）在《基于SαSG分布噪声模型的自适应混合矩滤波方法》一文中研究指出α-稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显着脉冲特性的随机信号和噪声。与其他统计模型不同,α-稳定分布没有统一闭式的概率密度函数,其二阶及二阶以上统计量均不存在。针对系统中存在独立SαS噪声与高斯噪声,基于SαSG分布模型,提出了一种稳定分布与高斯混合噪声环境下的自适应混合矩滤波的修正RMN(混合参数)算法,并对算法进行了步长归一化改进。计算机模拟和分析表明,这种算法是一种在SαSG分布背景噪声条件下具有良好韧性的滤波方法。(本文来源于《通信学报》期刊2006年07期）
混合矩论文开题报告
（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：
针对传统高斯分布估计算法(Gaussian estimation of distribution algorithms,GEDAs)中变量方差减小速度快、概率密度椭球体(Probability density ellipsoid,PDE)的长轴与目标函数的改进方向相垂直,从而导致算法搜索效率低、容易早熟收敛这一问题,提出一种基于一般二阶混合矩的高斯分布估计算法.该算法利用加权的优秀样本预估高斯均值,并根据沿目标函数的改进方向偏移后的均值来估计协方差矩阵.理论和数值分析表明,这一简单操作可以在不增大算法计算量的前提下自适应地调整概率密度椭球体的位置、大小和长轴方向,提高算法的搜索效率.在14个标准函数上对所提算法进行了测试,由统计出的Cohen's d效应量指标可知该算法的全局寻优能力强于传统高斯分布估计算法;与当前先进的粒子群算法、差分进化算法相比,所提算法可以在相同的函数评价次数内获得9个函数的显着优解.
（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。
混合矩论文参考文献
[1].张凌凡,陈忠辉,秦凡,年庚乾,陈红杰.岩石断裂混合矩张量反演与数值分析[J].矿业科学学报.2019
[2].任志刚,梁永胜,张爱民,庞蓓.基于一般二阶混合矩的高斯分布估计算法[J].自动化学报.2018
[3].赵录峰,吕震宙,张磊刚,王新维.多输出模型确认中的混合矩指标[J].国防科技大学学报.2015
[4].崔浩贵,刘涛,蒋宇中,高俊.基于混合矩的极化SAR图像K分布模型参数估计新方法[J].电子与信息学报.2015
[5].张明,柏绍光.概率权重混合矩法在几种叁参数概率分布参数估计中的应用[J].水电能源科学.2013
[6].张明,柏绍光.概率权重混合矩法及其在P-Ⅲ型分布参数估计中的应用[J].水电能源科学.2012
[7].吴东华,夏洪山,徐波.基于混合矩特征提取的飞机图像识别[J].微电子学与计算机.2011
[8].李丽月,唐向宏,赵玲,李双霞.基于时频混合矩的小波调制信号识别[C].浙江省电子学会2009学术年会论文集.2009
[9].李丽月,唐向宏,赵玲,李双霞.基于时频混合矩的小波调制信号识别[J].杭州电子科技大学学报.2009
[10].查代奉,高小英.基于SαSG分布噪声模型的自适应混合矩滤波方法[J].通信学报.2006