导读:本文包含了阈值优化论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:自适应阈值,稳健估计,空间直线,随机采样一致性算法
阈值优化论文文献综述
包建强,张献州,罗超,李圆,陈霄[1]（2019）在《空间直线的自适应阈值稳健拟合方法与优化》一文中研究指出针对RANSAC算法应用于空间直线数据处理时具有较强的稳健性,但需要已知内点阈值且计算模型未能充分应用观测数据等问题,基于RANSAC算法提出了空间直线的自适应阈值稳健拟合方法;结合空间直线拟合的PEIV模型,优化了自适应阈值稳健拟合方法。仿真和工程实例数据表明,自适应阈值稳健拟合方法及优化算法可自动获取内点阈值;获得的空间直线几何参数估计具有最优统计特性,抗差性好,可靠性和实用性较强;对其他空间几何形体的稳健拟合处理具有参考意义。(本文来源于《测绘科学技术学报》期刊2019年03期）
高世博[2]（2019）在《基于微粒群优化算法的图像阈值分割》一文中研究指出本文简要介绍了微粒群优化算法、图像阈值分割原理和方法,将微粒群优化算法应用到图像阈值分割问题中,对最优分割阈值进行全局寻优,并与基于迭代法、Otsu法的阈值图像分割结果进行对比,结果表明微粒群算法优化的分割阈值分割效果更好。将本方法应用到犯罪现场灰尘加层足迹图像的处理中,取得了较好的图像分割效果,为公安技术人员对犯罪现场物证信息后期处理提供了一种新的方法。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年23期）
王政,吴相雷,谢正阳[3]（2019）在《基于ROC曲线特征的大学生肥胖阈值诊断与优化》一文中研究指出研究目的:通过对6798名大学生的身高、坐高、体重、胸围、腰围、臀围、肩部皮褶厚度、上臂皮褶厚度、腹部皮褶厚度等指标进行测量,建立Z评价模型;筛选评价大学生肥胖的"金标准",利用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,计算ROC曲线下面积,评价各派生指数的灵敏度和特异度,来诊断派生指数评价肥胖准确程度,优化评价的阈值,为修订《国家学生体质健康标准》中BMI指数评价等级提供参考。研究方法:体质测量法,按照《江苏省学生体质健康监测工作手册》中的身高、坐高、体重、叁围(胸围、腰围、臀围)、皮褶厚度(肩部、上臂、腹部)等指标测量办法进行测量。探索性因子分析法,采用SPSS23.0数据分析软件对身高、体重、叁围(胸围、腰围、臀围)、皮褶厚度(肩部、上臂、腹部)测量数据及其派生指数建立数据库。运用探索性因子分析法提取主成分(主要影响因子),建立评价Z模型,为研究选取最优评价指标提供条件支撑。对切点调整后的检测结果与最优检测结果利用Kappa系数进行肥胖检出率的一致性检验,用于提高测量大学生身体肥胖的准确度。受试者工作特征曲线(ROC)分析法,采用MedCalc18.2数据分析软件建立数据库,以最优评价指标为黄金评价标准,对因子分析法得出Z模型、BMI指数、腰围指数、相对脂肪质量指数(RFM)、肥胖程度(OBD%)、维尔维克指数等指标利用ROC曲线绘制灵敏度和特异度图,曲线下面积(AUC)越大,诊断肥胖预测价值则越高;则该指标对测量大学生身体形态(肥胖)检测结果越准确,一般认为,0.5<A≤0.7表示诊断价值较低;0.7<A≤0.9表示诊断价值中等;A>0.9表示诊断价值较高;根据约登指数(Youden J)最大时标定为最佳指标评价切点,调整选取派生指数的评价切点。研究结果:(1)建立Z模型:男Z=3.150z1+2.685z2+1.690z3;女Z=3.089z1+2.186z2+1.753z3。维尔维克指数与Z的相关性最高,男生相关系数r=0.808(P<0.01),女生相关系数r=0.781(P<0.01)。维尔维克指数能综合反映人体长度、宽度、围度、厚度和密度,并与心肺机能有密切关系,维尔维克指数随年龄增长而逐渐增大,18岁以后各年龄数值基本稳定。因此,可选维尔维克指数为诊断大学生肥胖的金标准。根据ROC曲线检验原理,ROC曲线越接近左上角,诊断试验的总体精度越高,男女生BMI指数评价更加靠近左上角,男生的BMI指数检验值AUC为0.986(P<0.01),SE为0.00178,其中95%CI的置信区间为(0.981-0.990);女生检验值AUC为0.983(P<0.01),SE为0.00407,其中95%CI的置信区间为(0.979-0.988)。(2)以维尔维克指数为"金标准",对男生、女生的BMI指数原切点所对应ROC曲线的灵敏度与特异度进行计算,并对肥胖评价切点以ROC曲线和最大Youden指数为依据进行优化。结果显示:(1)男生BMI指数的Youden指数最大值为0.8781,对应BMI指数最佳参考值为23.3(kg/m2);与原切点相比,男生BMI指数诊断肥胖的灵敏度从19.76%增加到95.59%;特异度从99.96%下降到92.2%。(2)女生BMI指数的Youden指数最大值为0.8782,对应BMI指数最佳参考值为23.3(kg/m2);与原切点相比女生BMI指数诊断肥胖的灵敏度从14.29%增加到92.12%;特异度从100%下降到95.7%。(3)用SPSS23.0对优化后的诊断切点进行Kappa系数对肥胖检出率经过一致性检验:男从0.293提高到0.780(P<0.000);女从0.267提高到0.658(P<0.000)。用优化后的BMI指数评价标准统计肥胖检出率跟维尔维克指数评价结果更接近,优化后的BMI指数标准能对大学生肥胖状况做出更加精准的评价,减少漏判、误判。研究结论:国内外通常采用BMI指数筛选肥胖人群,容易造成漏判与错判的风险,而作为《国家学生体质健康标准》中权重为15%的测试项目,比重过高,成绩失真。通过探索性因子分析发现体重维度因子是第一主成分、皮褶厚度因子是第二主成分、高度因子是第叁主成分;建立的Z模型对评价身体发育程度时,丢失信息量较少,能对人体发育程度做出比较客观评价。用叁元指标——维尔维克指数与Z模型高度相关,可作为诊断大学生肥胖的"金标准"。以维尔维克指数为"金标准"对六种ROC曲线阈值诊断中,男女生二元指标评价BMI指数是最优评价方法,测量更便捷,优化后的BMI指数≥23.3(kg/m2)诊断为肥胖比较合理。(本文来源于《第十一届全国体育科学大会论文摘要汇编》期刊2019-11-01）
邵闯,王生怀,邹春龙,周红勋[4]（2019）在《基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法》一文中研究指出针对传统2维Otsu法由于计算量大而无法实时对路面裂缝图像进行分割的问题,将粒子群算法和遗传算法相结合,提出了一种基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法。实验结果表明:与标准粒子群优化的2维Otsu阈值分割法相比,文中方法可以完整分割出图像中的裂缝目标;与传统2维Otsu法相比,文中方法减少了算法运行的时间,提高了路面裂缝图像的分割效率。(本文来源于《湖北汽车工业学院学报》期刊2019年03期）
杨平会,梁恒飞,张伟元,汪然[5]（2019）在《荔波县“叁个叫应”阈值研究和外部叫应流程优化》一文中研究指出统计荔波县2010—2018年70次强降雨天气过程降雨资料,结合灾情、地形、河流分布等信息综合分析,确定分区域、降雨类型致灾阈值,根据阈值优化荔波县"叁个叫应"流程,确实发挥"叁个叫应"在防范气象灾害中的哨兵作用。(本文来源于《中低纬山地气象》期刊2019年04期）
周莹,曹美媛,谷红霞,曾丽萍[6]（2019）在《一种基于微分阈值法的脉搏波特征点提取优化算法》一文中研究指出基于微分阈值法测得的脉搏波信号中通常混杂了许多噪声干扰,并且常规方法提取特征点效果不理想,故对提取脉搏波的特征点算法进行改进优化。首先对滤波后的脉搏波信号进行微分,采用滑动窗口的方式在源数据中提取出最小值点,以该点为极小值基准点,在窗口内寻找邻域内的波谷。然后对波谷的左右邻域二次微分,取最大值,在该邻域内提取出类似的波峰。将检测窗口滑动到上一次窗口的边沿,重复上述步骤,提取出检测数据中的脉搏波特征点。对于已有算法因混合许多噪声干扰,经微分后噪声信号也会过零点,导致错误地提取出脉搏波特征点,将优化后的提取算法应用到嵌入式检测系统。从实验对比发现,特征点提取误差率降低到0.12%。经优化的算法能够很好地剔除噪声信号和脉搏波信号的干扰,准确地提取出脉搏波特征点。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年08期）
刘锦平,王硕,徐秀丽,刘怡君[7]（2019）在《阈值调控的流体模型优化策略分析》一文中研究指出为实现阈值调控的流体排队模型中单位时间内社会收益的最优化,利用一阶常系数线性微分方程组的标准型理论,结合边界条件求解完全可视情况下该模型的稳态流体水平,并假设缓冲器在工作期和空闲期之间交替运行,进而使用指数型社会效用函数,分析了单位时间内社会收益与阈值N的关系,流出率μ对社会收益的影响,以及给定参数下单位时间内社会收益最优策略.研究结论既可以有效地避免系统拥堵和缓解服务台的工作压力,又能够给个体和决策者提供适当参考,使决策者最大限度地利用和维护系统.(本文来源于《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
骆意,林崇阳,贺彦林,朱群雄[8]（2019）在《一种新型的模块间多变量报警阈值优化方法》一文中研究指出在实际工业过程中,报警系统保障着化工生产的安全,愈发严重的报警泛滥现象严重影响了生产安全,报警阈值优化是解决报警泛滥的重要手段。本文提出了一种模块间多变量报警阈值优化方法,通过报警产生后各模块的贡献度选择模块与相应变量集合进行阈值优化,误检率、漏检率、正常数据模块间关系与报警数据模块间关系相似度作为叁个优化的指标,通过遗传算法求解最优阈值,在保障报警信息完备的前提下,大幅度减少重要程度较低的变量的报警数目,达到解决报警泛滥的目的。本文提出的方法与传统的多变量阈值优化算法及单变量阈值优化算法,均在田纳西伊斯曼实验中进行比对,论文新方法的有效性和可靠性,并且提出两个指标用于评价报警阈值的有效性和平衡性。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
宋鑫,朱宗良,高银萍,苌道方[9]（2019）在《动态阈值结合全局优化的船舶AIS轨迹在线压缩算法》一文中研究指出随着船舶定位技术的进一步发展,大量船舶安装了船舶定位识别系统,该系统生成了海量的船舶轨迹数据。船舶轨迹数据经过压缩处理后能有效提高处理、应用数据的工作效率。针对现有轨迹在线压缩算法处理压缩率高、耗时长等问题,提出了一种动态阈值结合全局优化的两阶段在线压缩算法(DTGO)。该算法在第一阶段对原始轨迹进行分段处理,动态更新各项阈值,从而获得简化轨迹;在第二阶段使用改进的SPM算法对简化轨迹进行全局优化。通过对原始轨迹进行两阶段的处理,将原始轨迹分段成若干个子轨迹段,对子轨迹段进行局部处理,最后使用全局处理算法对所有子轨迹段进行全局优化。实验结果表明,该算法在提高压缩效率的同时取得了良好的压缩效果。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年07期）
孟森森,蔡宁,林斌[10]（2019）在《基于阈值优化抖动算法的高质量叁维形貌测量》一文中研究指出针对离焦二元编码技术中条纹图案的高次谐波分量会引入测量误差的问题,提出了一种通过阈值优化抖动算法生成二元图像的方法.引入参数γ动态调整阈值,考虑图像不同像素灰度值对抖动算法的影响,改善离焦后抖动图像条纹的正弦性.仿真和实验结果表明:在引入参数γ=50时,离焦后的阈值优化抖动算法条纹具有更好的正弦性;相比传统Floyd-Steinberg抖动算法,在条纹周期为40pixel时,该方法所得相位均方根误差减小0.013 7rad,且对模型凹陷突变区域成像更清晰,显着提高了物体表面还原的图像质量.(本文来源于《光子学报》期刊2019年08期）
阈值优化论文开题报告
（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：
本文简要介绍了微粒群优化算法、图像阈值分割原理和方法,将微粒群优化算法应用到图像阈值分割问题中,对最优分割阈值进行全局寻优,并与基于迭代法、Otsu法的阈值图像分割结果进行对比,结果表明微粒群算法优化的分割阈值分割效果更好。将本方法应用到犯罪现场灰尘加层足迹图像的处理中,取得了较好的图像分割效果,为公安技术人员对犯罪现场物证信息后期处理提供了一种新的方法。
（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。
阈值优化论文参考文献
[1].包建强,张献州,罗超,李圆,陈霄.空间直线的自适应阈值稳健拟合方法与优化[J].测绘科学技术学报.2019
[2].高世博.基于微粒群优化算法的图像阈值分割[J].电子技术与软件工程.2019
[3].王政,吴相雷,谢正阳.基于ROC曲线特征的大学生肥胖阈值诊断与优化[C].第十一届全国体育科学大会论文摘要汇编.2019
[4].邵闯,王生怀,邹春龙,周红勋.基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法[J].湖北汽车工业学院学报.2019
[5].杨平会,梁恒飞,张伟元,汪然.荔波县“叁个叫应”阈值研究和外部叫应流程优化[J].中低纬山地气象.2019
[6].周莹,曹美媛,谷红霞,曾丽萍.一种基于微分阈值法的脉搏波特征点提取优化算法[J].工业控制计算机.2019
[7].刘锦平,王硕,徐秀丽,刘怡君.阈值调控的流体模型优化策略分析[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版).2019
[8].骆意,林崇阳,贺彦林,朱群雄.一种新型的模块间多变量报警阈值优化方法[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[9].宋鑫,朱宗良,高银萍,苌道方.动态阈值结合全局优化的船舶AIS轨迹在线压缩算法[J].计算机科学.2019
[10].孟森森,蔡宁,林斌.基于阈值优化抖动算法的高质量叁维形貌测量[J].光子学报.2019