导读:本文包含了指数拟合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,活动轮廓模型,余弦函数,变指数p-Laplace函数
指数拟合论文文献综述
严俊潇,唐利明[1]（2019）在《基于余弦拟合和变指数的p-Laplace正则化的活动轮廓模型》一文中研究指出利用余弦拟合能量作为传统活动轮廓模型的数据拟合能量项,并结合变指数的p-Laplace方程,提出了一种新的基于区域的活动轮廓图像分割模型.该模型可以分割复杂图像,变指数的p-Laplace函数可以有效的处理有复杂拓扑变换的图像和准确的提取目标边界.试验结果表明,该模型能够快速准确地分割复杂图像,并且对噪声有一定的鲁棒性和对轮廓的初始位置不敏感.(本文来源于《湖北民族学院学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
程琳琳,李玉虎,孙海元,张也,詹佳琪[2]（2019）在《京津冀MODIS长时序增强型植被指数拟合重建方法适用性研究》一文中研究指出长时间序列植被指数拟合重建的结果可为植被变化动态监测及物候信息提取、生物量信息提取、农作物产量预测及面积估算、生态质量评价及生态系统碳循环研究等提供更精准、更可靠的数据来源,从而有效反映生态环境质量。MODIS EVI数据虽经过最大值合成(MVC)处理,但仍存在云、冰雪、气溶胶等噪声。该文基于Timesat软件中非对称高斯函数拟合法(AG)、双Logistic函数拟合法(DL)、SG滤波法(SG)3种方法对京津冀2001—2015年MODIS EVI时间序列数据进行拟合重建,从时间序列、空间格局两个维度,并结合数理统计方法,对比分析了不同方法的拟合效果。结果表明:噪声比与拟合重建的方法无明显相关关系。在去噪效果和保真性、拟合优度等方面,AG拟合和DL拟合整体无明显差异,在部分像元点上AG拟合表现出更好的重建效果。SG方法可以更有效的保留原始植被特征。3种方法重建后的效果表现出与地类空间分布相关的差异性。对于京津冀地区长时序数据,AG拟合在人类扰动较小的草地、森林和灌木地区域表现出更好的重建效果,SG方法在人类活动干扰更强的耕地区域重建效果更优。(本文来源于《农业工程学报》期刊2019年11期）
时浩添,王顺利,任哲昆,于春梅,李小霞[3]（2019）在《基于双指数拟合的电池PNGV模型改进方法研究》一文中研究指出为了准确估算动力锂离子电池的荷电状态(SOC),创新性地将双指数拟合的方法运用到参数辨识中,并设计了一种新型验证模型。首先,对新一代汽车协商会(PNGV)等效电路模型进行改进,利用改进PNGV模型来模拟电池的动静态工作特性;然后,利用混合动力脉冲能力特性(HPPC)试验数据对电池在改进PNGV模型下的动态参数进行辨识,并取SOC值为0.4时的状态,对参数辨识过程中单指数拟合与双指数拟合的误差作对比分析;最后,在Matlab/Simulink环境下,建立了一种新型的锂离子电池仿真模型,并利用该仿真模型对参数辨识的结果进行仿真分析与验证。验证结果表明,在温度固定和SOC已知的情况下,改进型PNGV模型的端电压仿真值与试验值最大误差不超过0.9%,模型精度较高。该试验可为锂离子电池内部状态变量的准确估算提供理论依据。(本文来源于《自动化仪表》期刊2019年05期）
刘燕燕,周奇,龙森,兰勇锋,董侨[4]（2019）在《路面养护措施负指数与S形衰变模型拟合研究》一文中研究指出对路面养护性能的评价是进行合理养护规划,实现路面管理系统功能的基础。该文根据实际罩面养护路段的长期性能数据,采用刘伯莹和孙立军路面衰变方程进行拟合,并对衰变方程参数的物理意义进行了分析,对不同养护方法的长期性能衰变规律进行了比较研究。分析结果表明:孙立军方程的鲁棒性更好,对于路面初始性能较低的情况也能够达到较好的拟合效果。对于养护措施的长期性能,两种方程给出了类似的结果,AC-16初始路面性能较好,而SMA-13的抗病害能力相对较好。另外,由于中国当前路面性能评价标准对路面性能水平的打分偏高,尤其对于高速公路。实际工程中不存在路面性能衰变到62%的情况,因此孙立军方程的寿命因子偏大。建议采用调整路面评价指标或增加放大系数的方法来提高孙立军方程的拟合效果。(本文来源于《中外公路》期刊2019年01期）
陈磊,赵学胜,汤益先,张红[5]（2018）在《结合InSAR的幂指数Knothe模型参数拟合与评估》一文中研究指出针对目前我国矿山开采沉陷监测方法与预计模型中存在的不足,提出一种采用水准与InSAR(合成孔径雷达干涉测量)技术相结合的幂指数Knothe模型参数估算方法,并分析该模型的拟合预测精度。首先选取某矿区工作面作为实验区,收集该工作面的8次水准测量数据与5景雷达影像提取水准点的时序沉降信息,其次分析实验区随开采活动引起的岩层移动变形结果,然后利用两者结合得到的时序沉降信息与单独水准测量数据分别估算幂指数Knothe模型的未知参数,得到2组地表下沉拟合曲线。最后利用该2组曲线估算水准点处的拟合值和预测值,并与实测值进行对比,分析InSAR结果对模型拟合预测精度的影响。结果表明,InSAR测量精度满足实际矿山开采要求,与岩层移动变形结果相符;InSAR测量结果可优化水准点的拟合下沉曲线,显着提高幂指数Knothe模型的拟合预测精度。(本文来源于《岩土力学》期刊2018年S2期）
崔婷,张智韬,崔晨风,边江,陈硕博[6]（2018）在《冬小麦归一化植被指数日变化规律及拟合模型研究》一文中研究指出为探究冬小麦归一化植被指数(NDVI)主要生育期内的日变化规律,分别在冬小麦返青期、拔节期和抽穗期,利用Greenseeker手持式光谱仪每日以小时为单位获取冠层NDVI值,各生育期内连续测量7 d,分析冬小麦冠层NDVI在3个生育期的日变化规律,并采用二次多项式、Gauss和Sine等函数对归一化处理后的NDVI日变化过程进行拟合。结果表明,冬小麦冠层NDVI在3个生育期有明显的日变化规律,其变化趋势近似一条反向抛物线; 3种模型均能较好地对NDVI日变化曲线进行拟合,且在拔节期拟合效果最好;二次多项式模型的预测精度最高,3个生育期内其相应的决定系数(R2)分别为0.744、0.923和0.681,均方根误差(RMSE)分别为0.212、0.213和0.187,平均绝对误差(MAE)分别为0.165、0.162和0.142,Gauss和Sine函数拟合效果基本无差别;二次多项式模型作为描述NDVI日变化过程的首选模型。本研究可为今后建立冬小麦NDVI日变化模型提供参考。(本文来源于《节水灌溉》期刊2018年12期）
王凯,陈方尧,谭铭,陈平雁[7]（2018）在《一种新的评价结构方程模型拟合效果的校正拟合指数》一文中研究指出目的建立一种新的用于评价结构方程模型(SEM)拟合效果的方法—校正拟合指数(CGFI)。方法在已有拟合指数(GFI)方法的基础上,通过增加1/(N-1)项校正样本量导致的低估效应,通过自由度与变量个数的比值项对模型的复杂程度进行惩罚,构建了CGFI,表达为:CGFI=1-[df_(test)/k(k+1)][1-GFI-1/(N-1)]。基于预设的SEM,采用Monte Carlo技术模拟产生数据,考虑样本量、参数估计方法、模型误设类型及误设程度四种因素,将所提出的CGFI与其他3种拟合指数(GFI,AGFI,PGFI)进行比较。评价标准基于稳健性和对模型误设的敏感性。结果 CGFI较GFI有一定改善效果,受样本量的影响更小,对模型误设更为敏感;GFI和AGFI受样本量的影响较大,在样本量较小时存在一定低估。PGFI对模型误设不敏感,且存在较为严重低估。GLS参数估计方法在模型严重误设时容易得到反常的结果。结论CGFI较GFI有较好的表现,临界值为0.95,可用于模型拟合效果的评价。(本文来源于《中国卫生统计》期刊2018年03期）
王凯[8]（2018）在《一种新的评价结构方程模型拟合效果的校正拟合指数》一文中研究指出背景:结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)的拟合效果评价一直是结构方程模型应用研究的热点问题。拟合效果评价的常用指标之一是拟合指数GFI(Goodness-of-Fit Index),但该指数受模型误设和样本量的影响较大。基于GFI 指数提出的调整 GFI 指数(Adjusted-Goodness-of-FitIndex,AGFI)和无偏GFI 指数(Parsimony unbiased Goodness-of-Fit Index,PGFI),或存在偏倚严重,或统计性能不佳等问题。目的:鉴于GFI 一类指数的不足,本研究将在GFI指数的基础上提出一种新的校正 GFI 指数(Corrected Goodness-of-Fit Index,CGFI),以期显着改善目前 GFI一类指数的统计性能。方法:本研究所提出的CGFI指数表达为:(?)。它是在GFI指数的基础上,通过增加1/N项来弥补由于小样本量带来的向下偏倚问题,以(?)作为惩罚参数来体现模型复杂程度的影响。采用Monte Carlo模拟研究来考察CGFI、GFI和AGFI叁种指数的稳健性和敏感性,最后通过实例分析来进一步验证CGFI指数的表现。模拟数据基于多变量正态分布产生,模拟次数设置为1000次,迭代次数设置为1,000,000次,具体参数设置如下:(1)模拟研究一本模拟将比较叁种指数在不同参数估计方法、模型复杂程度及样本量下的稳健性。参数设置如下:参数估计方法:最大似然估计法(ML),广义最小二乘法(GLS);模型复杂程度:复杂程度主要受潜变量数及观测变量数的影响,设定潜变量数为2至4个,每个潜变量下观测变量数为3至5个,考虑平衡设计;样本量:为合理考察小样本量时叁种指数的偏倚问题,样本量设定为30,40,50,60,80,100,120,150,200,300,500,1000,1500,2000,5000,详细见正文表 3;因子载荷:所有观察变量的因子载荷均设定为0.80;相关系数:所有潜变量间的相关系数均设定为0.50。(2)模拟研究二本模拟将比较叁种指数在不同样本量、因子载荷大小、模型误设类型及程度下的敏感性。理论模型为4个潜变量,每个潜变量下5个观测变量的结构方程模型,参数设置如下:样本量:150,200,300,400,500,600,800,1000,1500,2000,5000;因子载荷:所有观察变量的因子载荷均相同,取值为0.30到0.90,间隔0.10;误设类型:测量模型误设、结构模型误设;误设程度:轻度误设、重度误设,详细见正文表4;参数估计方法:最大似然估计法(ML);相关系数:所有潜变量间的相关系数均设定为0.50。将从不合理结果(improper solutions)、方差贡献率以及指数随样本量或因子载荷的变化趋势四个方面,来评价上述指数的统计性能。结果:(1)模拟研究一不合理结果:相对GLS参数估计方法来说,ML有相对较少的不合理结果;同时,不合理结果主要在样本量相对较小时(<100)出现。方差贡献率(η2):叁种指数不受参数估计方法的影响(η2<0.001),对模型复杂程度有轻微的惩罚(0.056≤η2≤0.202);GFI和AGFI指数受样本量的影响较为严重(η2s=0.750和0.841),而CGFI指数相对样本量来说较为稳健(η2=0.211)。随样本量变化趋势:GFI和AGFI指数受样本量的影响较为明显,尤其当样本量≤150时,存在较大程度的向下偏倚。除当样本量≤150时存在轻微偏倚(<5%)外,CGFI指数基本不受样本量的影响。随着模型复杂程度的增加,叁种指数结果均有所降低,表现出一定的惩罚效应。(2)模拟研究二不合理结果:不合理结果主要在因子载荷较小时出现(≤0.50),且测量模型误设导致相对较高比例的不合理结果。方差贡献率:在测量模型误设中,叁种指数对因子载荷有一定的敏感性(0.178≤η2≤0.245);GFI和AGFI指数在一定程度上受样本量的影响(η2s=0.279和0.285),而CGFI指数几乎独立于样本量的影响(η2=0.025);同时,CGFI指数较GFI和AGFI指数对模型误设更为敏感(η2依次为0.484、0.365和0.359)。在结构模型误设中,叁种指数基本不受因子载荷的影响(η2≤0.108),CGFI指数明显独立于样本量(η2 =0.043),且对模型误设非常敏感(η2 = 0.684)。随因子载荷变化趋势:在模型误设情况下,叁种指数在一定程度上受因子载荷的影响,并随着误设程度的增大而加强;CGFI指数和样本量之间几乎相互独立,而GFI和AGFI指数受样本量的影响较为明显。(3)实例分析从Google和Web of Science上检索SEM的应用文献,从中抽取9篇涵盖不同样本量及模型拟合程度的文献。结果显示,无论是在小样本还是大样本下,CGFI指数的结果基本与模型整体评价结果一致;而在小样本时,GFI和AGFI指数的结果明显低于CGFI指数,存在一定的向下偏倚,而随着样本量的增大,这一偏倚逐渐趋于0。结论:本研究所构建的CGFI指数与目前常用的GFI和AGFI指数相比,具有较好的稳健性和敏感性,尤其当样本量较小时(≤150),适合用于结构方程模型拟合效果的评价,推荐的界值为0.90。(本文来源于《南方医科大学》期刊2018-03-21）
苗昱霖,赵松桓,元相虎[9]（2018）在《基于拟合综合指数的区域废水污染物普查》一文中研究指出现阶段,我国环境受到越来越多的污染,污染物的普查工作一定要被重视起来。本文针对如何进行区域废水的污染物普查进行研究,首先采用实际监测法作为污染物排放量的测量方法,然后从污染物的排放量、受纳水体的流量以及水环境质量标准叁方面入手,通过受纳水体质量标准值以及流量乘积拟合了一个综合指标进行等标污染负荷的对比。计算结果表明,本方法能够准确筛选出某个地区的水体主要污染物,具有一定的有效性和可行性。(本文来源于《中国资源综合利用》期刊2018年02期）
邵明智[10]（2018）在《基于GARCH族的我国股指波动率的拟合及预测——以上证综合指数为例》一文中研究指出股票市场的波动率问题一直是现代投资学领域一个非常重要的问题,影响股票市场波动率变化的可能因素很多,股指期货的推出、融资融券的开展、金融危机的冲击都可能会对股市波动率造成或多或少的影响。基于这个问题,可以利用GARCH族模型对股票收益率的波动率进行建模与拟合。对股市未来大盘风险值和投资决策具有参考意义。(本文来源于《经贸实践》期刊2018年04期）
指数拟合论文开题报告
（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：
长时间序列植被指数拟合重建的结果可为植被变化动态监测及物候信息提取、生物量信息提取、农作物产量预测及面积估算、生态质量评价及生态系统碳循环研究等提供更精准、更可靠的数据来源,从而有效反映生态环境质量。MODIS EVI数据虽经过最大值合成(MVC)处理,但仍存在云、冰雪、气溶胶等噪声。该文基于Timesat软件中非对称高斯函数拟合法(AG)、双Logistic函数拟合法(DL)、SG滤波法(SG)3种方法对京津冀2001—2015年MODIS EVI时间序列数据进行拟合重建,从时间序列、空间格局两个维度,并结合数理统计方法,对比分析了不同方法的拟合效果。结果表明:噪声比与拟合重建的方法无明显相关关系。在去噪效果和保真性、拟合优度等方面,AG拟合和DL拟合整体无明显差异,在部分像元点上AG拟合表现出更好的重建效果。SG方法可以更有效的保留原始植被特征。3种方法重建后的效果表现出与地类空间分布相关的差异性。对于京津冀地区长时序数据,AG拟合在人类扰动较小的草地、森林和灌木地区域表现出更好的重建效果,SG方法在人类活动干扰更强的耕地区域重建效果更优。
（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。
指数拟合论文参考文献
[1].严俊潇,唐利明.基于余弦拟合和变指数的p-Laplace正则化的活动轮廓模型[J].湖北民族学院学报(自然科学版).2019
[2].程琳琳,李玉虎,孙海元,张也,詹佳琪.京津冀MODIS长时序增强型植被指数拟合重建方法适用性研究[J].农业工程学报.2019
[3].时浩添,王顺利,任哲昆,于春梅,李小霞.基于双指数拟合的电池PNGV模型改进方法研究[J].自动化仪表.2019
[4].刘燕燕,周奇,龙森,兰勇锋,董侨.路面养护措施负指数与S形衰变模型拟合研究[J].中外公路.2019
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[6].崔婷,张智韬,崔晨风,边江,陈硕博.冬小麦归一化植被指数日变化规律及拟合模型研究[J].节水灌溉.2018
[7].王凯,陈方尧,谭铭,陈平雁.一种新的评价结构方程模型拟合效果的校正拟合指数[J].中国卫生统计.2018
[8].王凯.一种新的评价结构方程模型拟合效果的校正拟合指数[D].南方医科大学.2018
[9].苗昱霖,赵松桓,元相虎.基于拟合综合指数的区域废水污染物普查[J].中国资源综合利用.2018
[10].邵明智.基于GARCH族的我国股指波动率的拟合及预测——以上证综合指数为例[J].经贸实践.2018
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