导读:本文包含了近邻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:煤质识别,无烟煤,近邻函数,邻近系数
近邻函数论文文献综述
刘天奇,郑秋雨,苏长青[1]（2019）在《基于改进近邻函数准则的煤质识别方法研究》一文中研究指出为实现对煤炭种类的快速有效煤质识别,选取实验室实测的十六种煤样的十项煤质特性指标数据,分别利用多功能多元素综合分析仪进行碳、氢、氧、硫元素测定,利用透反射偏光显微镜进行镜质组、丝质组和壳质组叁大显微组分测定,利用电子天平称量法进行了块状颗粒体比例和粒状颗粒体比例测定.对近邻函数准则识别算法进行改进,采用隶属关系矩阵替代基于近邻函数准则识别算法中的距离矩阵,并利用欧氏距离法构造隶属关系矩阵,增强了煤质特性指标数据间的关联性.通过煤质识别实例分析,计算改进的煤质特性指标近邻函数矩阵与类内类间连接损失量,得到烟煤的总损失最小,进而判定煤样16属于烟煤一类.结果与实际相符,证明了方法的实用性和正确性,对煤质检测部门和煤炭勘探部门具有一定借鉴意义.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年03期）
李雨成,刘天奇,周西华[2]（2015）在《改进近邻函数准则下煤尘爆炸危险等级评价研究》一文中研究指出为快速有效评价煤尘爆炸危险等级,进行激波管道改造,实现40 m范围内火焰长度测试,并以火焰长度划分爆炸危险等级。选取10项煤尘爆炸危险性影响指标,改进近邻函数准则评价算法,采用欧氏距离法构造隶属关系矩阵,以隶属关系矩阵替代近邻函数准则算法中的距离矩阵,增强煤尘爆炸危险性影响指标间的关联性。计算影响指标近邻函数矩阵与类内类间连接损失量,得到10种待评价煤样爆炸危险等级。结果表明,评价结果与实际情况基本吻合,表明改进算法适用于爆炸危险等级评价。(本文来源于《中国安全科学学报》期刊2015年12期）
刘维国,庄锦成[3]（2012）在《基于分级聚类和近邻函数准则的目标分群算法》一文中研究指出文章依据分级聚类的方法和近邻函数准则算法的原理,提出了基于分级聚类和近邻函数准则的目标分群算法,对于攻击目标编队的分群具有重要意义。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2012年02期）
李秋瑞[4]（2010）在《基于近邻函数准则与支持向量机的滚动轴承故障诊断研究》一文中研究指出滚动轴承在各种机械设备中起着关键的作用,同时它又是一种非常容易发生故障的零部件之一。滚动轴承的正常工作对保证生产制造过程中的安全、高效、优质运行意义非常重大,一旦发生故障,不仅会影响整个系统的正常工作,影响经济效益,甚至会危及人身安全。因此对于滚动轴承故障诊断的研究非常重要。损伤轴承在运转过程中,由于临近部件相互影响等因素,其振动信号为非平稳信号。传统的傅里叶分析只能获得信号的整个频谱,而难以获得信号的局部特性,对于非平稳信号难以获得希望的结果,这给滚动轴承故障诊断带来了很大的困难。为了克服傅里叶分析方法的弱点,本文采用小波分析方法。小波变换是一种信号的时间-尺度分析方法,它具有多分辨率的特点即对于信号的低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,在信号高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,它能有效地实现滚动轴承的信号滤波和特征提取。然后就需要利用提取出来的特征向量进行故障类型识别了。支持向量机(Support Vector Machine)进行故障类型识别的优点是所需要的样本数目较少,能够解决很多机器学习方法所不能解决的难题如:模型选择与过学习问题、非线性和维数灾难问题、局部极小点问题等,然而该算法本身也存在缺陷,比如有向无环图支持向量机多类分类算法(Directed Acyclic Graph SVMs,简写为DAG-SVMS)在分类过程中存在误差累积现象,即若在某个节点处发生分类错误,则会把分类错误延续到该节点的下层节点中。而且分类错误在越靠近根节点的地方发生,误差累积就越严重,分类性能越差。为了解决这个问题,本文先利用近邻函数准则算法进行初始聚类,然后再利用DAG-SVMS进行再次分类。利用该方法可以克服单独利用支持向量机算法的缺点,使得分类识别效果更佳。为了验证该方法的有效性,本文利用工程车辆滚动轴承数据进行了实验仿真,对采集的振动信号首先利用小波包分析方法进行信号降噪处理和能量特征提取,然后利用近邻函数准则算法结合DAG-SVMS来进行故障类型分类。同时比较了傅里叶、人工神经网络以及DAG-SVMS等方法的实验性能。发现该方法的诊断结果明显优于其它方法,能够有效地对工程车辆滚动轴承故障进行检测、诊断。(本文来源于《电子科技大学》期刊2010-04-01）
王党卫,秦江敏[5]（2002）在《基于后置近邻函数准则的改进型模糊聚类算法》一文中研究指出针对不规则形状分布的数据,提出了一种新型模糊聚类算法.该方法结合了近邻函数准则分类算法,对模糊C均值聚类算法进行了拓展.仿真实验表明对球形分布的数据和非球形分布的数据,这种新算法的聚类性能优于模糊均值聚类算法.(本文来源于《空军雷达学院学报》期刊2002年02期）
近邻函数论文开题报告
（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：
为快速有效评价煤尘爆炸危险等级,进行激波管道改造,实现40 m范围内火焰长度测试,并以火焰长度划分爆炸危险等级。选取10项煤尘爆炸危险性影响指标,改进近邻函数准则评价算法,采用欧氏距离法构造隶属关系矩阵,以隶属关系矩阵替代近邻函数准则算法中的距离矩阵,增强煤尘爆炸危险性影响指标间的关联性。计算影响指标近邻函数矩阵与类内类间连接损失量,得到10种待评价煤样爆炸危险等级。结果表明,评价结果与实际情况基本吻合,表明改进算法适用于爆炸危险等级评价。
（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。
近邻函数论文参考文献
[1].刘天奇,郑秋雨,苏长青.基于改进近邻函数准则的煤质识别方法研究[J].数学的实践与认识.2019
[2].李雨成,刘天奇,周西华.改进近邻函数准则下煤尘爆炸危险等级评价研究[J].中国安全科学学报.2015
[3].刘维国,庄锦成.基于分级聚类和近邻函数准则的目标分群算法[J].舰船电子工程.2012
[4].李秋瑞.基于近邻函数准则与支持向量机的滚动轴承故障诊断研究[D].电子科技大学.2010
[5].王党卫,秦江敏.基于后置近邻函数准则的改进型模糊聚类算法[J].空军雷达学院学报.2002