一、A TRUST REGION ALGORITHM WITH NULL SPACE TECHNIQUE FOR EQUALITY CONSTRAINED OPTIMIZATION（论文文献综述）
孙凯旋[1]（2020）在《研究堤坝隐患震电联合反演研究》文中研究表明堤坝安全隐患防治一直是影响国家安全和人民安全的重要话题,暴露在自然界中的堤坝,时时刻刻都经受着自然环境、生物活动、人类活动的影响,经水库普查发现,很多水库地方出现不同程度的隐患,不但影响了堤坝所能够带来的经济和社会效益,更威胁着堤坝周边地区百姓的生命财产安全。这些隐患不仅仅在小型水库里普遍存在,在很多大江大河的局部位置也存在着程度不同的隐患。本文介绍了堤坝安全隐患的类型和危害,简述地球物理无损检测和地球物理反演的方法,引出从相同物性参数到不同物性参数的地球物理的联合反演,划分联合反演的四个基本环节,即模型参数化线性化、归一化和线性化、构造目标函数、选择反演算法;由于反演的效果往往与物性界面不完全一致,解决方案往往也是这四个方向去深入努力;利用模型结构差异进行推演,推导二维联合反演的理论公式;查找离散模型的结构以后,多次迭代获得最好的失配比,确定参数的大小和根据测试结果的信任范围选择参数的值;数值模拟试验中,采用较常用的高密度电阻率层析成像法和地震CT法进行模拟实验,基于流行的python语言里专业的地球物理反演程序库pygimli和直流电法程序库Bert,利用编程实现两种方法的层析成像,首先将两个模型的进行单独正演计算和反演成像,得到了结果进行对比;随后基于交叉梯度函数,重新进行编程并进行联合反演,利用相同的模型得到联合反演的结果进行比较,结果显示,联合反演的效果更加精确。利用编好的联合反演python程序对堤坝实测的高密度电阻率层析成像和地震CT资料资料进行联合反演,反演结果与两种方法的单独反演结果相比较,总结出联合反演的结果更加准确,具有辨识度高、且误差较小的特点。
陆青梅[2]（2019）在《基于语义分析的网络舆情研究》文中研究指明近年来中国互联网用户数量逐年增加,互联网用户通过网络平台宣泄情绪、表达诉求,使得政府、商业参与的热情和频率越来越高。然而社会转型时期出现的各种社会矛盾往往首先集中在网络平台上,形成强大的舆论压力。而Web2.0的快速发展,使互联网成为文化思想和各种言论观点的主要传播渠道。同时,每天不断大规模增长的舆情数据也为相关部门对网络舆情的管理和态势研判带来了很大困难。因此,本文在国内外学者研究成果的基础上,结合机器学习、信息处理、新闻传播学、自然语言处理、数据挖掘等多学科理论和技术,从网络舆情分析的方法理论、技术和应用以及演化等方面进行了多角度的研究。本文的主要研究内容和创新点包括以下几个部分:第一部分（对应第二章）构建并阐释了网络舆情分析方法理论体系,即以基础方法为参考、常用分析方法为支撑、现代智能信息处理方法为导向的网络舆情分析方法体系。重点对文本内容挖掘法、智能分析法、网络测量分析法等方法进行了分析,并以网络舆情传播中的热点事件“长生疫苗”事件为例,利用内容分析法对该事件相关报导进行实验分析研究。在智能分析方面,本部分详细分析文本内容挖掘和主题结构挖掘的相关概念和算法思想以及其在网络舆情中的应用,并对Single-pass增量聚类算法在文本聚类方面的不足提出通过引入种子话题,新加入的文档只需要与聚类中的种子话题进行比较,并且在比较的过程中不断的更新种子话题来进行改进。第二部分（对应第三章）在第二章的基础上进一步完善网络舆情分析方法体系里的智能分析法。本部分重点探讨了基于外部语义知识的语义分析和潜在语义分析（LSA）。首先,基于外部语义知识的语义分析,本部分以知网为例,利用其作为系统的语义知识资源,分析了基于Hownet语义词典的相似度计算方法并针对词语间相似度计算方法只考虑义原间的距离因素,没有考虑义原深度等对相似度计算的影响,通过引入义原相对位置的影响因子和深度影响因子进行改进,并将其应用到句子相似度和段落相似度的计算过程中,通过相关实验验证改进后的方法计算结果更加准确,符合实际。其次,本部分通过研究潜在语义分析（LSA）的原理和奇异值分解法（SVD）的计算思想,针对SVD中奇异值k数量过大,生成的语义空间和原始向量空间模型高度相似,奇异值k数量过小,则会丢失有用的信息生成的语义空间中有用的结构太少的问题,给出奇异值k数量取值的两种方法,一是在实验过程中可将奇异值降幅最大的点作为临界点,此点对应的奇异值序号则是k值,二是在参考因子分析理论的基础上设定阈值选取前k个文本最大主因子,并给出了具体的降维步骤。最后,本部分针对LSA方法在文本表示和文本类别信息考虑上的不足,通过分析局部区域生成方法,提出了基于文本对类别相关度的大小作为局部区域生成的方法R-LLSA,并通过SVM分类器获取文本类别的相关度参数,同时将其用于局部空间生成过程。最后通过模拟实验将R-LLSA和LLSA-C、LSA-GL分类结果进行对比分析后发现,LLSA-R是一种效率更高的文本分类表示方法,且所需要的特征维度数最小,进一步优化了SVD过程。第三部分（对应第四章）将情感倾向性分析按照处理文本的粒度不同分为词语级、句子级、段落级以及篇章级并加以分析,重点探讨了最小粒度—词语的情感倾向性分析的两种方法:基于词典和基于语料。并且因为情感倾向性判断问题实际可以转化为序列标注问题,本部分参考相关标注模型---CRFs模型,并针对该模型在处理序回归问题时的不足提出了扩展式CRFs模型并得到良好的实验效果。第四部分（对应第五章）分析了网络舆情事件的内涵与特征,并对网络舆情事件的发生频度、趋势、网民群体行为以及演化特点进行了梳理和分析,以“长生疫苗”事件为例利用趋势分析法中的回归分析探讨舆情事件关注度。本部分主要通过选取新浪微博上2018年7月2229日的10万条数据并将其作为训练数据,在进行数据噪声过滤、消歧去重等一系列处理后获得了活跃期内（50个小时）的1200条数据,以此为样本,构建了关于舆情关注度的两个指标（微博数和微博用户数量）的回归模型,并拟合其变化趋势生成相应的趋势线,得到合适的回归函数和最大拟合值,因此可以利用该模型预测出整个舆情事件中微博用户关注度的变化趋势情况。本部分通过参考Weisbuch-Deffuant模型的建模思想,结合网络舆情生成的特殊性以及个体观点接受度的异质性提出网络舆情演化过程中的个体观点交互规则并构建模型。并针对提出的交互规则通过三个仿真实验分别分析了个体观点接受度δ的分布状况、信任阈值θ以及意见领袖对网络舆情演化过程的影响。实验结果表明,相较于δ随机分布这一情况来讲,若δ服从均值为0.5的正态分布,那么网络舆情会快速收敛。而信任阈值θ体现的是群体的特征,若信任阈值θ值偏小,即意味着群体成员基本上不和其他个体产生观点交互,若信任阈值θ取值偏大,即意味着群体成员容易产生观点交互并在交互的过程中调整个人观点。最后一个结论是如果存在意见领袖对网络舆情演化过程有群体极化的影响。
侯琪[3]（2018）在《高频段无线通信系统中的预编码优化设计》文中提出快速涌现的无线智能设备和日益增长的数据流量业务,给现有无线网络架构带来了诸多挑战,如由基站部署的密集化引起的系统功率消耗增加等。云无线接入网（C-RAN）作为一种新型绿色网络架构,为现有网络架构中问题的解决提供了可能。且在物联网大规模兴起的大背景下,人与人、人与物、物与物之间的无线连接更加紧密,对高质量信号传输的要求不断提高,挖掘高频的频谱资源成为当务之急,而频率范围在30GHz-300GHz的毫米波成为下一代无线通信系统的关键频段。本论文针对C-RAN架构和毫米波通信,研究了C-RAN中的能效预编码优化、C-RAN与毫米波MIMO相结合系统中的联合用户调度及混合预编码设计和无线接入网中的两阶段传输机制,主要工作如下:1、详细地介绍了C-RAN的架构模型和毫米波无线通信系统中的混合预编码技术。基于C-RAN架构的功能分区,着重阐述了完全集中式和部分集中式两种处理方式,紧接着研究了毫米波MIMO系统中全连接型和子阵列型两种混合架构。2、针对C-RAN中先预编码后量化（CAP）和先量化后预编码（CBP）两种压缩量化方式,研究了最大化能源效率的预编码优化问题。首先,通过分式规划和逐次凸近似方法将原始非凸问题转化为具有可求解形式的凸优化问题。其次,提出了一种可证明收敛的迭代优化算法。仿真结果表明,所提算法的能量效率相较传统优化算法有很大提升,且当CAP和CBP量化策略中的远端射频头（RRH）进行相同的用户调度,CAP的能量效率优于CBP。3、研究了毫米波系统中多输入多输出（MIMO）C-RAN架构下,联合用户调度及混合预编码设计问题。所考虑的优化问题的优化变量间相互耦合且约束条件非凸,为了解决此优化问题,本章提出了一种分层优化算法。首先,进行联合模拟波束及用户调度,提出了三种低复杂度的调度算法。然后,基于前一阶段获得的调度用户和相应的模拟预编码,通过半定松弛和凸近似方法求解数字预编码。仿真结果表明,所提算法以较低的复杂度能够获得穷举算法的大部分和速率,且在高发送功率区域算法3采用混合预编码获得的和速率性能有效地逼近纯数字预编码。4、研究了缓存使能雾无线接入网（F-RAN）架构下的混合传输机制,将整个传输过程分为两个阶段。首先,针对第一阶段的缓存级传输,提出了以调度用户和速率最大化为准则的集中式和分布式预编码优化算法。然后,针对第二阶段的网络级传输,提出了以所有用户和速率最大化为目标的集中式预编码优化算法。仿真结果表明,在缓存级传输阶段各RRH间互不交换信息的前提下,分布式优化算法的和速率性能接近集中式优化算法。
万丽[4]（2016）在《球形立体视觉特征区域提取及匹配方法研究》文中进行了进一步梳理鱼眼镜头拥有比普通镜头更大的观测角,更有甚者能直接采集到半球域空间景物信息,这在立体视觉的领域,使用鱼眼镜头来采集全景图像可以减少使用镜头的数目和图像采集模块的数目,简化系统、提高运算速度、降低成本,是全景视觉领域内的一个新型研究课题。同时,鱼眼镜头采集到的图像会产生不同程度的畸变,并且越近边缘畸变越重。因此,在光轴正交的系统或是角度更大的立体视觉系统中,进行相关图像的特征点匹配是有困难的,这将会直接影响到立体视觉系统的应用效果。鱼眼图像匹配的过程主要有:特征区域的提取、描述、匹配以及误匹配去除这四个步骤。针对鱼眼镜头的成像特点和畸变特点,展开匹配技术的研究。主要工作包括:1、鱼眼镜头图像的匹配方法,传统上是先校正再匹配,但会丢失图像信息,导致很严重的后果,比如纹理断裂或是拱形失真。对于传统方法的不足之处,本文提出了一种改进的方法,就是直接对畸变的鱼眼图像进行特征匹配,然后就能够直接进行三维重建,或者是再将匹配融合后的球面图像进行矫正来得到拼接图像。2、针对鱼眼图像的大畸变问题,要完成特征匹配,必须研究一种具有仿射不变性的图像匹配算法。对畸变图像进行特征区域匹配时,提取原始图像的MSCR特征区域,引进CS-LBP算子对各个MSCR区域进行特征描述,再将图像分成很多的小区域,通过统计合并这些小区域的CS-LBP值,生成直方图和特征向量。根据这些特征向量应用卡方距离算法进行特征区域的唯一匹配,最后对特征区域进行椭圆调整并作连线标记。3、光照、景物复杂度和拍摄误差等因素都会引起特征区域数量和匹配对的变化,导致特征区域重叠率和误匹配率的增多,本文实现图像匹配算法用到了Matlab与C++混合编程的方法,分别比较特征检测子和特征描述子的误匹配率,充分验证了本文算法在鱼眼图像匹配上的优势。
徐曦冰[5]（2012）在《主动形状模型的研究与应用》文中认为在计算机视觉领域的研究课题中视频序列目标跟踪定位一直是研究热点,并且在智能监控、交通管理、医学诊断、军用制导、人机交互等领域得到了广泛应用。目标跟踪主要分为三个关键环节:目标区域的检测、目标跟踪、目标行为理解。本文针对目标区域的检测和目标跟踪这两个环节展开研究,将研究方法运用于视频序列分析,为目标跟踪的后续研究提供理论支持与应用指导。目标跟踪定位的主要难点有复杂背景下的目标区分、多重目标关联与近似、物体局部遮挡等。目前学术界和工业界运用的一些热门方法都是针对其上某个主要问题的较优算法,难以解决所有问题。其中,基于可变形模型的方法针对非刚体目标跟踪问题,解决了目标在运动过程中发生形变导致的轮廓特征不能精确提取的问题,具有良好的鲁棒性。主动形状模型方法（Active Shape Models,ASM）是基于可变行模板的常用方法之一,能适应目标轮廓在一定范围内的变化同时不改变目标特征的多样性,即使在复杂背景下也能较为精确的提取目标轮廓特征。本文系统介绍了ASM算法基本原理,研究了ASM算法在彩色视频序列目标跟踪定位中的应用,结合目标检测预处理,解决了目标尺度和运动方向的估计以及初始定位问题。主要工作如下:（1）改进了ASM算法中的局部纹理模型。传统ASM算法中的局部纹理模型只提取了特征点的灰度信息,依据单一灰度模型搜索特征点。而在彩色图像中可以轻松区分的不同颜色的两个物体,在灰度图像中可能具有相同或相近的灰度值,难以区分,必须借助物体的形状轮廓、纹理等信息,增加了计算复杂度。本文改进了传统方法的灰度模型,建立了基于RGB色彩空间三通道的局部搜索策略,结合目标的色彩信息建立局部纹理模型和搜索策略,提高了目标定位的精准度。并根据人眼视觉特点将RGB颜色模型转换到HSV颜色模型,选择色调属性作为基本的识别参数,通过比较验证了基于色调信息的搜索模型比基于RGB色彩信息的搜索模型在目标定位时具有更好的实时性和精确性。（2）结合目标预测,运用Kalman滤波算法进行目标跟踪预处理,即对目标所在区域进行检测,大幅提高了目标初始位置的定位准确性,为后续的ASM算法精确定位提供了良好的基础。设计了一种基于改进ASM与Kalman滤波预测相结合跟踪运动物体的方法。实验结果验证了使用此方法对彩色视频序列中运动物体进行跟踪定位,能有效增强非刚性物体在形状尺度和运动速度发生明显变化时的定位精度,并具有良好的实时性和鲁棒性。
李建晔[6]（2012）在《点、线结合下的多源高分辨率遥感影像匹配》文中认为匹配技术充分利用图像的空间域信息得到同一地物更为精确、全面和可靠的描述,为图像进一步的分析处理奠定了良好的基础。但是现阶段主要研究基于单一特征的匹配算法,容易受多源影像数据尺度、灰度和旋转角度等因素影响,不能满足实时特征提取和匹配精度要求。为此,很多学者提出了多特征结合的匹配算法,加入虚拟特征能降低对特征的要求,即使在无明显特征区域,也能得到较好匹配精度。本文采用了一种虚拟角点和直线相结合的多源影像匹配方法,进行了基于多特征提取和由粗到精的匹配算法研究和试验,论文主要内容包括：（1）在分析传统基于单一特征匹配算法和现存问题基础上,介绍多特征结合匹配技术的现状和优势,提出了本文的技术路线。（2）分析了Moravec算子、Forstner算子、Harris算子,SUSAN算子和SIFT算子特性和提取特征点方法,总结它们的优缺点。针对多源影像特点,本文采用基于不变量技术的SIFT算子提取特征点,试验得知该算子对影像多尺度、旋转差异有很强鲁棒性。直线提取方面,介绍了传统Hough原理及其局限性,提出一种Canny边缘图像二值化和子区域相结合的改进Hough直线提取算法,通过两组实验对比分析,验证了本文改进Hough算法抗干扰能力强、定位精度高,并提高了直线提取速度。（3）介绍了虚拟角点和直线相结合的由粗到精匹配算法。该算法在SIFT特征点粗匹配基础上,进行分区域改进Hough直线提取和匹配；引入虚拟角点概念,对特征不明显区域也能提取较高精度虚拟角点点对。利用该匹配思路,对Geo-eye和IKONOS、World-View和IKONOS这两组多源影像进行匹配试验,匹配精度为子像素级,对稀少特征地区的多源影像数据匹配具有一定的应用价值。
二、A TRUST REGION ALGORITHM WITH NULL SPACE TECHNIQUE FOR EQUALITY CONSTRAINED OPTIMIZATION（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、A TRUST REGION ALGORITHM WITH NULL SPACE TECHNIQUE FOR EQUALITY CONSTRAINED OPTIMIZATION（论文提纲范文）
（1）研究堤坝隐患震电联合反演研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 堤坝安全研究现状 |
| 1.1.2 堤坝隐患探测方法 |
| 1.1.3 地球物理方法概述 |
| 1.2 地球物理反演发展及现状 |
| 1.2.1 地球物理反演理论概述 |
| 1.2.2 现有反演理论和方法的发展 |
| 1.2.3 现有地球物理反演方法的问题 |
| 1.3 地球物理联合反演理论与方法的发展 |
| 1.4 基于相同物性参数的联合反演 |
| 1.5 基于不同物性参数的联合反演 |
| 1.5.1 重力与地震数据的联合反演 |
| 1.5.2 电法与地震数据的联合反演 |
| 1.5.3 其他联合反演 |
| 1.6 本文的研究内容与研究路线 |
| 1.7 创新点 |
| 2 联合反演方法的基本环节 |
| 2.1 模型参数化 |
| 2.2 线性化 |
| 2.3 归一化 |
| 2.3.1 各方法数据的归一 |
| 2.3.2 模型参数和数据的归一 |
| 2.4 目标函数构造 |
| 2.5 联合反演算法选择和方法 |
| 3 二维联合反演方法关键问题 |
| 3.1 问题提出 |
| 3.2 ξ的选择 |
| 3.3 μ的选择 |
| 3.4 Krylov空间技术 |
| 4 基于python语言交叉梯度约束的震电联合反演 |
| 4.1 地球物理建模反演工具py GIMLI |
| 4.1.1 Python语言及开发环境 |
| 4.1.2 开源的Python开发环境 |
| 4.1.3 地球物理反演开发库pyGIMli |
| 4.1.4 图形图像处理开发库Matplotlib |
| 4.1.5 直流电测量BERT |
| 4.2 电阻率-速度交叉梯度函数的定义 |
| 4.3 具有交叉渐变约束的正则最小二乘反演 |
| 4.4 综合数据模型 |
| 4.5 不合成数据的分别反演 |
| 4.6 综合数据的联合反演 |
| 4.7 小结 |
| 5 堤坝安全隐患联合反演的工程应用 |
| 5.1 工程概况 |
| 5.2 堤坝安全隐患数据的反演计算和解释 |
| 5.3 堤坝安全隐患的联合反演和计算 |
| 5.4 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）基于语义分析的网络舆情研究（论文提纲范文）
| 论文创新点 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题研究的背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 网络舆情的研究现状 |
| 1.2.2 基于语义分析的网络舆情研究现状 |
| 1.2.3 网络舆情演化研究现状 |
| 1.3 研究思路、研究路线及方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 研究框架和主要内容 |
| 第二章 网络舆情分析方法 |
| 2.1 网络舆情分析方法体系的构建 |
| 2.2 网络计量法 |
| 2.3 内容分析法 |
| 2.4 网络舆情智能分析法 |
| 2.4.1 网络舆情文本内容挖掘 |
| 2.4.2 网络舆情主题结构挖掘 |
| 2.4.3 基于主题挖掘的话题发现 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于语义分析的智能分析 |
| 3.1 语义分析基本理论 |
| 3.2 基于外部语义知识的语义分析 |
| 3.2.1 词语相似度计算 |
| 3.2.2 句子相似度计算 |
| 3.2.3 段落相似度计算 |
| 3.3 潜在语义分析 |
| 3.3.1 潜在语义分析的原理 |
| 3.3.2 奇异值分解 |
| 3.3.3 潜在语义分析的应用 |
| 3.3.4 潜在语义分析的局限性 |
| 3.3.5 潜在语义分析的改进 |
| 3.3.6 实验及结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 网络舆情的情感倾向性分析 |
| 4.1 情感倾向的特征分析 |
| 4.2 情感倾向分析的应用 |
| 4.3 不同粒度的情感倾向性分析 |
| 4.4 CRFs模型构建及改进 |
| 4.5 语料词典资源及相关评测 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 网络舆情演化分析 |
| 5.1 网络舆情的相关理论 |
| 5.1.1 网络舆情事件的内涵与特征--以公共卫生事件为例 |
| 5.1.2 网络舆情的发生频度与趋势--以公共卫生事件为例 |
| 5.1.3 突发公共卫生事件网络舆情演化特点 |
| 5.2 网络舆情中的群体行为分析 |
| 5.2.1 网络舆情中的网民构成及情绪分析 |
| 5.2.2 网络舆情中的群体行为识别和特征分析 |
| 5.2.3 网络舆情中的群体行为趋势分析 |
| 5.3 网络舆情演化机制分析 |
| 5.3.1 网络舆情因素分析 |
| 5.3.2 网络舆情演化的三个阶段 |
| 5.3.3 网络舆情演化模型 |
| 5.3.4 Weisbuch－Deffuant模型构建 |
| 5.3.5 实验仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结及展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的主要科研成果 |
| 致谢 |
（3）高频段无线通信系统中的预编码优化设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词 |
| 数学符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 传统C-RAN |
| 1.2.2 毫米波MIMOC-RAN |
| 1.2.3 缓存使能F-RAN |
| 1.3 论文研究内容和结构安排 |
| 第二章 C-RAN网络架构及预编码技术概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 C-RAN网络架构 |
| 2.3 毫米波MIMO系统中的预编码技术 |
| 2.3.1 传统MIMO预编码技术 |
| 2.3.2 混合预编码技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 C-RAN中能效最优的预编码算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.2.1 CAP策略 |
| 3.2.2 CBP策略 |
| 3.3 C-RAN能效预编码优化问题 |
| 3.4 问题求解 |
| 3.4.1 优化问题转换 |
| 3.4.2 迭代算法设计 |
| 3.4.3 收敛性和复杂度分析 |
| 3.5 仿真结果分析 |
| 3.5.1 参数设置 |
| 3.5.2 仿真结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 MIMOC-RAN中联合用户调度和混合预编码算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.2.1 C-RAN混合预编码架构模型 |
| 4.2.2 毫米波信道模型 |
| 4.3 混合预编码优化问题 |
| 4.4 问题求解 |
| 4.4.1 联合模拟波束选择和用户调度 |
| 4.4.2 数字预编码设计 |
| 4.5 仿真结果分析 |
| 4.5.1 参数设置 |
| 4.5.2 仿真结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 缓存使能F-RAN中两阶段传输机制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统模型 |
| 5.2.1 缓存级传输 |
| 5.2.2 网络级传输 |
| 5.3 缓存级传输的预编码优化 |
| 5.3.1 集中式优化方案 |
| 5.3.2 分布式优化方案 |
| 5.4 网络级传输的预编码优化 |
| 5.5 仿真结果分析 |
| 5.5.1 参数设置 |
| 5.5.2 仿真结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 进一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（4）球形立体视觉特征区域提取及匹配方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究目的与意义 |
| 1.2 匹配技术的发展 |
| 1.3 匹配技术的国内外研究现状 |
| 1.4 论文研究的主要内容及各章节安排 |
| 第二章 球形立体视觉 |
| 2.1 球形立体视觉概述 |
| 2.2 鱼眼镜头 |
| 2.2.1 鱼眼镜头成像原理 |
| 2.2.2 鱼眼镜头畸变模型 |
| 2.3 鱼眼镜头标定 |
| 2.3.1 图像中心标定 |
| 2.3.2 鱼眼镜头参数标定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 特征区域提取 |
| 3.1 特征检测 |
| 3.2 MSER检测子 |
| 3.3 MSCR检测子 |
| 3.4 MSCR边缘列表 |
| 3.4.1 边缘检测 |
| 3.4.2 颜色空间选择 |
| 3.5 MSCR极值区域的判定 |
| 3.6 性能指标 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 区域特征描述与匹配 |
| 4.1 CS-LBP特征描述 |
| 4.1.1 纹理概述 |
| 4.1.2 基本LBP算子 |
| 4.1.3 旋转不变的LBP算子 |
| 4.1.4 CS-LBP描述子 |
| 4.2 特征区域匹配 |
| 4.2.1 K-近邻分类法 |
| 4.2.2 特征权重的卡方距离法 |
| 4.3 匹配算法流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 算法实现与比较 |
| 5.1 软件平台 |
| 5.2 算法识别率比较 |
| 5.2.1 特征检测子识别率比较 |
| 5.2.2 特征描述子识别率比较 |
| 5.3 算法速度比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（5）主动形状模型的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 目标跟踪技术概括 |
| 1.3 本文主要研究内容及工作要点 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 主动形状模型的研究与应用 |
| 2.1 特征点标定 |
| 2.2 相似性变换 |
| 2.3 统计模型的建立 |
| 2.4 局部灰度纹理模型的建立 |
| 2.4.1 局部纹理模型的建立 |
| 2.4.2 基于纹理模型的搜索 |
| 2.4.3 多分辨率搜索策略 |
| 2.5 ASM 模型的改进方向与应用成果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 彩色图像处理中的目标定位 |
| 3.1 颜色基本属性 |
| 3.2 颜色空间与空间转换 |
| 3.2.1 RGB 颜色空间 |
| 3.2.2 HSV 颜色空间 |
| 3.2.3 YUV 颜色空间 |
| 3.3 改进的ASM 在彩色图像目标定位中的应用 |
| 3.3.1 基于 RGB 颜色三通道的局部搜索 |
| 3.3.2 基于 HSV 颜色空间的模型搜索 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于改进主动形状模型的运动物体定位 |
| 4.1 视频序列中运动目标跟踪分析 |
| 4.1.1 视频序列的基本属性 |
| 4.1.2 视频序列中运动目标跟踪的研究概况 |
| 4.1.3 目标检测方法概述 |
| 4.2 卡尔曼滤波算法 |
| 4.2.1 跟踪滤波器 |
| 4.2.2 卡尔曼滤波器的基本原理 |
| 4.2.3 卡尔曼滤波的研究与改进 |
| 4.3 基于改进的主动形状模型与卡尔曼滤波算法的运动物体定位 |
| 4.3.1 Kalman 滤波器参数选择 |
| 4.3.2 跟踪流程 |
| 4.3.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（6）点、线结合下的多源高分辨率遥感影像匹配（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 特征匹配研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 影像匹配基本原理 |
| 2.1 影像匹配步骤 |
| 2.2 影像匹配基元 |
| 2.2.1 基于区域的影像匹配 |
| 2.2.2 基于特征的影像匹配 |
| 2.2.3 多基元影像匹配 |
| 2.3 匹配方法评价 |
| 3 特征点提取方法研究 |
| 3.1 特征点提取算法综述 |
| 3.2 特征点提取 |
| 3.2.1 Moravec算子原理 |
| 3.2.2 Forstner算子原理 |
| 3.2.3 Harris算子原理 |
| 3.2.4 SUSAN算子原理 |
| 3.2.5 SIFT算子原理 |
| 3.3 特征点提取试验与结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 分区域改进Hough直线提取方法 |
| 4.1 边缘检测算法原理 |
| 4.1.1 传统边缘检测算子 |
| 4.1.2 最优边缘检测算子 |
| 4.1.3 边缘检测算子试验与分析 |
| 4.2 分区域改进Hough直线提取原理 |
| 4.2.1 直线提取算法综述 |
| 4.2.2 Hough变换基本原理 |
| 4.2.3 传统Hough变换局限性 |
| 4.2.4 分区域改进Hough变换原理 |
| 4.3 直线提取结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 多源影像匹配 |
| 5.1 Geo-eye和Ikonos基于SIFT特征点粗匹配 |
| 5.1.1 基于SIFT特征点匹配 |
| 5.1.2 RANSAC算法粗差剔除 |
| 5.1.3 仿射变换模型粗匹配 |
| 5.2 Geo-eye和Ikonos基于直线和虚拟角点结合精匹配 |
| 5.2.1 虚拟角点概念 |
| 5.2.2 基于直线匹配 |
| 5.2.3 基于虚拟角点约束精匹配 |
| 5.3 WorldView和Ikonos影像匹配 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 附录内容名称 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、A TRUST REGION ALGORITHM WITH NULL SPACE TECHNIQUE FOR EQUALITY CONSTRAINED OPTIMIZATION（论文参考文献）
- [1]研究堤坝隐患震电联合反演研究[D]. 孙凯旋. 华北水利水电大学, 2020(01)
- [2]基于语义分析的网络舆情研究[D]. 陆青梅. 武汉大学, 2019(08)
- [3]高频段无线通信系统中的预编码优化设计[D]. 侯琪. 东南大学, 2018(05)
- [4]球形立体视觉特征区域提取及匹配方法研究[D]. 万丽. 天津理工大学, 2016(04)
- [5]主动形状模型的研究与应用[D]. 徐曦冰. 江南大学, 2012(07)
- [6]点、线结合下的多源高分辨率遥感影像匹配[D]. 李建晔. 辽宁工程技术大学, 2012(05)