一、图象耦合技术及其比较（论文文献综述）
杨霄[1]（2021）在《菏泽市地面沉降因子识别体系与预测评估模型研究》文中进行了进一步梳理多因素诱发的地面沉降是一种重要的自然地质灾害,影响着世界上许多城市地区的发展。不均匀的地面沉降会导致地裂缝等相应灾害的发展,对城市建筑物和基础设施造成损害,给人类的生产生活造成风险。本文以山东省菏泽市为研究对象,在充分搜集地面沉降相关历史、现状资料及实际监测数据的基础上,结合实地勘察,基于地理信息系统,综合采用理论分析、机器学习、数学建模和数值计算等手段,构建了一个通用的地面沉降评估模型。该模型采用机器学习方法可高效、便捷处理诱发地面沉降的多因子识别与预测评估问题。利用建立的模型定量化确定了影响菏泽市地面沉降发展的主要因子,并对菏泽市地面沉降的发展趋势进行了分析研究。本文的主要研究工作及成果如下:（1）详细搜集并调查了菏泽市的自然地理条件、区域基础地质以及水文地质和工程地质条件,然后结合现有的相关文献分析了研究区域的地面沉降的历史与现状情况,确定了地面沉降的影响因子。综合从多源数据集（数字高程模型、卫星遥感大数据、水文局和水务局的专题数据图及水资源报告等资料）中提取了影响菏泽市地面沉降的12个静态因子和3个动态因子。同时详细介绍了各因子的提取方法,并在GIS系统中建立了菏泽市地面沉降影响因子数据库。（2）基于遥感卫星数据集和山东省“四网合一”（水准监测网、GNSS监测网、分层标和基岩标监测、地下水位监测）地面沉降监测体系,结合InSAR遥感数据处理技术提取了 2017～2020年菏泽市地面沉降原始学习样本数据。将地面沉降原始数据学习样本数据集分为两份,一份占比70%作为机器学习训练样本数据集,一份占比30%作为机器学习检验样本数据集。将所有数据集导入随机森林模型中进行不断的迭代训练,得到了准确程度较高的菏泽市地面沉降因子识别及预测评估模型。（3）根据菏泽市各县区的降雨量时间序列监测数据的特征情况,为每个区域设计并建立了不同的降雨量SARIMA时序预测模型。研究模拟分析了2008～2020年菏泽市各县区的连续性降雨量月均值监测数据,确定了不同区域范围历史降雨的行为模式。经数据准备及预处理、数据转换、参数识别和模型检验后建立的SARIMA模型拟合优度较高。其具有较低的Ljung-Box Q值和显着大于0.05的p值,并且模型的残差均为白噪声,显示了该模型具有较高的精度和良好的预测能力。（4）通过分析研究区水文地质条件、地下含水岩组结构特征以及地下水流动状态,构建了菏泽市区域地下水概念模型。根据研究区实际情况,参考概念模型的边界性质、参数条件等构建了地下水运动的微分数学模型,确定了研究区地下水为非均质性、各向异性的三维非稳定流模型。在GIS系统中,将高分辨率的遥感地质资料、钻孔资料、地下水监测资料等数字化并转换为统一的格式,构建地下水数值模型数据库。再结合MODFLOW程序包,模拟分析了 2017年～2020年的地下水运动变化。结果表明,量化的地下水流模型可科学合理的预测地下水水流场动态变化。且在现状规划条件下,浅层地下水水位缓慢降低,深层地下水水位大部分地区逐步上升,仅漏斗处地下水缓慢下降。（5）本文在GIS平台的支持下,通过构建地面沉降影响因子数据库,将SARIMA模型、MODFLOW模型与机器学习模型相结合,建立了地面沉降的动态预测分析模型。并根据该模型预测分析了 2025年的菏泽市地面沉降的的分布情况。结果表明,本文提出的沉降分析模型在菏泽市地面沉降预测及防控中呈现出较好的模拟效果,能够从灾害风险预测、分布特征以及发展趋势等多方面实现了对菏泽市地面沉降风险的整体防控。
吴美荣[2]（2021）在《基于改进牛顿法的微波层析成像算法研究》文中认为微波层析成像（Microwave tomography,MWT）是近几年来发展起来的新的工业层析成像检测技术,具有非接触、安全等特点,被广泛应用于各个领域。随着科技的发展,人们对检测的精度和速度提出了更高的要求。在实际环境中因设备成本、微波传感器之间信号干扰及待测物质本身的特性无法直接从硬件方面提高MWT系统的整体性能。因此,在不增加设备的情况下,通过研究重建算法改善MWT系统的精度和速度具有非常重要的研究意义。论文首先详细阐述了微波层析成像系统的结构和原理,微波传输路径与X射线的直线传播模式不同,其在传播过程中会受到电磁场的影响,因此通过有限元软件进行建模,模拟微波的传输路径。通过多物理场耦合软件搭建了由16根天线组成的MWT系统传感器模型和待测物体截面,利用有限元法进行MWT系统正问题的求解,获得用于重建的散射场数据及灵敏度矩阵,对灵敏度矩阵进行了均值滤波处理,改善灵敏度矩阵分布不均匀的问题。将散射场投影数据、灵敏度矩阵及图像灰度值进行了归一化处理,提高重建算法计算效率。其次,针对牛顿迭代算法的雅可比矩阵奇异和病态,及收敛方向发生畸变等问题,研究了一种正则化牛顿-共轭梯度算法结合的重建方法。使用图像质量评价方法对重建截面图像与待测物体模型进行定量和定性分析,验证了重建算法的有效性。针对牛顿迭代法每一步都需要计算雅可比矩阵,研究了一种改进的不精确牛顿算法进行截面重建,只需求近似解,这样可有效求解大型非线性系统,同时可以通过监控常数控制序列,改善其局部收敛性,寻找全局最优解,使微波层析成像逆问题得求解更加稳定。最后结合实际环境,通过添加高斯噪声,研究MWT图像重建算法,利用仿真实验对待测物体截面模型和重建图像进行定性和定量分析。实验表明,本文研究的重建算法精度得到了较好的改善,迭代消耗时间改善不明显,但在保证速度的前提下,达到了一种精度和速度的有效平衡。
武夕[3]（2021）在《基于探地雷达的林木缺陷检测方法研究》文中进行了进一步梳理林木资源是人类的宝贵资源,也是大自然环境的净化器。此外,木质产品在人类社会被广泛使用。因此必须对林木资源加强养护管理,对木质产品加强检测,确保其质量与安全。高效且无损的木材缺陷检测技术一直是学术研究的热点,深受学术界和业界的关注。传统的古树名木和古建筑木构件检测依靠人工经验,其可靠性和准确性受限。因此,高精度的林木无损检测技术是未来发展的主流方向。本文重点研究了探地雷达在木质古建筑及古树名木无损检测领域的关键技术。结合图像处理,信号处理,机器学习等方法,研究了不同含水率的木芯样本的雷达波反射规律,以及古木桥板材内部目标对象的定位和识别方法,提出了多技术协同的活立木无损检测技术方案。主要贡献如下:（1）为了准确识别古木构件内部的感兴趣区域,提出基于传统经验模态分解（EMD）和动态时间规整（DTW）的古桥板材内部目标的GPR定位及识别方法。采用EMD方法对信道数据进行降噪处理,将每一个信道数据的第一个本征模式函数（IMF）分量作为样本数据。将无明显目标回波信息的区域内部分信道数据的IMF分量的平均值作为基准分量。结合DTW方法,计算信道数据的第一IMF分量与基准分量之间的相似度量值,根据有无目标的GPR信号之间的差异,判断感兴趣区域的范围及类别。使用美国农业部林产品实验室中木桥板材试件和人工设计的木芯样本对提出的方法进行了测试验证。由于木芯样本的物理状态及缺陷状况与板材较不同,其相似性度量值能对判定木板中目标区域的材料属性提供依据。测试结果表明该方法能够有效识别板材内部目标区域。（2）针对板材内部多个待检测目标随机分布的情况,提出了基于DTW的自适应GPR偏移成像目标定位方法。该方法根据介质回波波长及物理属性,确定滑动窗口大小,实现自适应频率-波数域偏移处理。对偏移后的信道数据目标点,利用二维最大熵图像阈值分割方法进行误差校正。最后基于目标点区域,实现基于方向梯度直方图（HOG）特征的支持向量机（SVM）分类。基于模拟产生的雷达信号数据集,并结合板材真实缺陷状况完成了该方法的仿真验证。结果显示,提出的方法针对木结构内部的复杂随机目标的识别效果良好,准确率达到95.73%。（3）为了提高活立木无损检测的精度,提出了一种新的林木应力波断层成像算法。在此基础上提出了基于探地雷达及应力波等方法的多技术协同的活立木综合检测方案。利用最小二乘QR分解法反演求解应力波速度的分布,使用误差校正机制算法对传播速度实现误差校正。在六角锥体模型色彩模型下,基于图像形态学信息和图像连通区域定量评价断层图像效果。利用扬州瘦西湖的157棵古树检测对提出的方案进行测试验证,对应力波、探地雷达和微钻阻力检测等技术的优劣进行了比较。多种数据结果表明GPR对实际测试环境及树木试样的直径有一定要求,在测量尺寸较小且树干外轮廓不规则的横截面时误差较大。综合利用目视检查、应力波测试以及GPR根系扫描的协同方案,将大大提高古树名木无损检测的精度和效率。目前,提出的多技术协同无损检测方案已在多个城市的古树名木保护工程中得到实际应用。
胡焜壮[4]（2021）在《BDT/CCF无铅磁电复合薄膜的制备及性能研究》文中进行了进一步梳理近些年来,一方面对功能材料器件的小型化、轻量化和多功能兼容化等方面的需求迫切提高,另一方面又对环境保护提出了较高的要求。磁电复合薄膜作为同时拥有铁电、铁磁性能和磁电耦合性能的复合材料,能广泛应用于新型磁电传感器、谐振器、磁电换能器和自旋电子器件等各个领域。因此制备出环境友好型的、性能优异的无铅磁电复合薄膜成为了急需开展的重要课题。本文先通过溶胶-凝胶法制备了Bi4Ti3O12（BIT）粉体,使用匀胶旋涂技术制备了Bi4Ti3O12（BIT）和不同Dy3+掺杂量的Bi4-xDyxTi3O12（BDT）薄膜。结果表明,在700℃时可以得到BIT粉体和BDT薄膜的纯相。其中Bi3.4Dy0.6Ti3O12薄膜的铁电性能最优,拥有最大剩余极化强度（Pr=25.6μC/cm2）和最小的漏电流密度(2.7×10-5A/cm2)。另外还发现,掺杂Dy3+后BDT薄膜具有了光致发光性能,在481 nm处有一个较为明显的蓝绿光发射峰,对应于4F9/2→6H15/2的能级跃迁,此外Bi3.2Dy0.8Ti3O12薄膜的禁带宽度最小。由于Bi3.4Dy0.6Ti3O12薄膜的铁电性能最好,在实验中选择Bi3.4Dy0.6Ti3O12作为磁电复合薄膜的铁电相。本文还通过溶胶-凝胶法制备了CoFe2O4（CFO）粉体,并使用匀胶旋涂技术制备了Co Fe2O4（CFO）和不同Cu2+掺杂量的Co1-xCuxFe2O4（CCF）薄膜。结果表明,在650℃时可以得到CFO粉体和CCF薄膜的纯相。结果表明,少量Cu2+的掺杂能够优化CFO薄膜的铁磁性能。Co0.9Cu0.1Fe2O4薄膜的铁磁性能最优,拥有最大剩余磁化强度（Mr=186.3 emu/cm3）和最小的矫顽力（499.6 Oe）。由于Co0.9Cu0.1Fe2O4薄膜的铁磁性能最好,在实验中选择了Co0.9Cu0.1Fe2O4作为磁电复合薄膜的铁磁相。最后,论文通过溶胶-凝胶法和匀胶旋涂技术,选择性能最佳的铁电、铁磁相在空气、氧气和氮气三种退火气氛下制备了Bi3.4Dy0.6Ti3O12/Co0.9Cu0.1Fe2O4的磁电复合薄膜,并在氧气气氛下得到了最优的磁电耦合性能(αE=86.4 m V·cm-1·Oe-1)。XRD结果分析证明,复合薄膜中的铁电、铁磁相为纯相,SEM图说明薄膜表面致密,界面清晰。后续对空气气氛退火条件下的磁电复合薄膜进行预极化处理,发现预极化可以提升复合薄膜的磁电耦合系数。
王邓望[5]（2021）在《基于机器视觉的注塑原料检测系统》文中认为随着一批新产业新技术的发展,例如5g通信技术的兴起,对高品质注塑产品的需求也与日俱增。注塑业是标准的离散型制造业,完整的产业链包括原料的生产、运输、储存,再到注塑工厂生产成型件。而原料的质量是影响注塑成品质量的关键因素,所以加强对注塑原料质量检测是非常必要的。注塑原料的检测是一项系统的工作,检测手段包括目视、量测及试生产。其中目视主要针对注塑原料的表面缺陷及尺寸缺陷,但是传统的人工目视存在诸多缺点,容易因工人个人主观原因造成检测误差。本文主要针对注塑原料常见的三种污染进行研究,分别为氧化物污染,有机物污染及重金属污染。注塑原料的氧化物污染主要是和空气长时间接触而发生化学反应;有机物污染是因为树脂原料对生产的各个环节中可能存在的有机物有一定的吸附性;重金属污染一般是由于树脂的储存环境污染导致重金属迁移现象的发生。因为这些污染均会造成注塑原料颜色或尺寸上的变化,本文采用机器视觉的技术手段代替人工目视的检测手段。本文设计了树脂原料缺陷检测的硬件系统和树脂原料综合缺陷的判断方法,并对传统的机器视觉方法进行优化。具体来说进行了以下工作:（1）本文设计了注塑原料检测系统,硬件部分设计包括设计照明设施、相机及相关配件、图像采集卡等硬件参数,并进行整合。同时通过Visual Studio建立动态链接库。设计的检测系统可以完成对注塑原料的高质量初始图像获取。（2）本文对注塑原料图像进行了图像预处理操作,具体来说有图像平滑、图像分割、形态学处理及亚像素边缘提取四个方面。图像平滑方面,本文在对比多个平滑滤波器的效果后选择高斯滤波器以降低图像噪声;图像分割方面,本文采用动态局部阈值法分割ROI;形态学运算方面,本文使用先腐蚀再膨胀的思想处理注塑原料粘连情况;亚像素边缘提取方面,本文比较了像素级边缘提取的常用算子,并选择Sobel算子作为亚像素边缘提取的算子,结合非最优抑制对传统Zernike矩方法进行优化。预处理的结果可以获得足够丰富的注塑原料特征信息。（3）本文设计了以颜色、尺寸检测为基础的注塑原料的综合缺陷判断标准。颜色检测方面通过提取图像HSV颜色空间的H分量制作注塑原料的色调直方图,在确定特定颜色像素与整幅图像像素的比值后与设定阈值进行比较;尺寸检测需要在亚像素边缘的基础上进行曲线拟合,此过程中获得的参数可以用来判断注塑原料的尺寸。最后依据两者的检测结果进行注塑原料的综合缺陷分类,实验表明综合缺陷分类的准确率总体达到80%以上。
杨赛龙[6]（2021）在《基于FDTD模拟光学谐振腔及其传感性质的研究》文中进行了进一步梳理基于回音壁模式（WGM）光学微腔具有高品质因子、小模式体积等特性,使其在光传感、光通信等诸多研究领域拥有极其大的应用前景和非常重要的科学意义,因此成为了研究者们关注的重点。WGM传感器的特点之一是它们对环境扰动的反应能力影响光模分布。高灵敏度的WGM器件,加上其结构的多样性和易于与现有的芯片集成技术兼容,WGM谐振腔不仅被用于探测物理物质,如纳米颗粒、小生物/化学分子或气体、液体,还被用于探测影响光学模式的谐振腔周围的物理参数或场,例如温度、压力、电场和磁场。本文结合国内外的研究热点,主要研究了光学谐振腔在传感方面的效应,首先从光学微腔的研究背景开始,介绍了目前光学微腔研究领域的热点以及典型的几类微腔,并介绍了其工作原理以及其优缺点;接着介绍了光学微腔的国内外研究现状和发展趋势,并且分类简述了到目前为止光学微腔的研究水平。其次,介绍了时域有限差分算法和回音壁谐振模的理论建立,并阐述了共振模式参数、谐振腔耦合理论等。然后介绍了在传感方面的模拟研究,并应用了级联的微腔对游标效应进行了研究与优化。一方面,先对单个的光学谐振腔进行仿真模拟,优化其Q因子等特性,然后根据单个的谐振腔的特性对多个谐振腔的性能进行评估,接着对级联的谐振腔进行仿真分析,得到优于单个谐振腔的光学特性。对于游标型双环传感器的结构,分析其工作原理,讨论参数对频谱特性的影响,然后通过利用游标效应,获得具有更高的灵敏度的结构。另一方面,在前人厚壁毛细管微环腔的工作的基础上设计了一种多层PE膜,用于捕获羧基官能团的聚苯乙烯微球,并且在其光场里面发现了一种类回音壁现象,并建立共振理论模型,用于高灵敏度传感。此外,我们利用带角光栅的微环腔仿真产生涡旋光,并详细介绍了涉及到的仿真模型。最后,利用时域有限差分法结合光场分布和光谱研究了共振模式分裂的机理。模拟了基本阶和二阶径向阶对称模和非对称模相对于纳米粒子位置的场分布,然后将由于粒子后向散射引起的基模（～0.010 THz）分裂与同一粒子（～100 nm）基模与高阶模（～1 THz）分离区分开来。此外,采用基模分裂的方法估计了粒子的大小和数量,对仿真的结果进行了分析和总结。
刘婉旭[7]（2021）在《障碍空间中基于密度的聚类方法研究》文中提出随着现代技术的飞速发展,空间中的数据量呈爆炸式增长,已经大大超出了人们可以解释的范围。因此,如何从容量巨大的数据中提取出有价值的信息,是广大学者们的关注重点。数据挖掘技术在现代研究领域中是一个非常活跃的研究课题。它通过分析大量数据,能够从数据中提取出隐藏的知识。在实际应用中可能有一些地理条件的约束,会对聚类的效果产生一定的影响,因此在处理障碍空间下的数据聚类问题时,如何使聚类结果更适用于现实中数据的分布状态,这是我们目前迫切需要研究的内容。本文改进了传统的聚类算法并将其和障碍物处理方法相结合,新的聚类算法能够比较真实地体现障碍空间的结构和特征。本文分为以下几个部分对障碍空间聚类算法进行研究:首先,针对障碍空间数据聚类问题,提出基于Voronoi图的反向近邻数聚类算法。该算法从聚类中心的选取、离群点的筛选和覆盖圆三个方面进行讨论和分析并给出相应的算法。首先,引入Voronoi图计算反向近邻数来确定聚类中心;其次,利用Voronoi图和样本点密度进行离群点的筛选;最后,引入广义覆盖圆来进行初始聚类,针对初始聚类结果不精确的问题提出内边界点、外边界点、拓展点、剔除点等概念来提高聚类准确性。通过实验表明,本文所提出的算法,在处理带有障碍的空间中数据时具有更高的效率,能够得到较好的聚类结果。其次,针对DPC算法（clustering by fast search and find of density peaks,DPC）现有的不足提出了基于Delaunay三角网的DPC优化算法,该算法能够自适应地确定DPC算法中的截断距离dc的值,无需人为输入参数,也能很好的处理流形数据的聚类问题。首先,在数据集中建立Delaunay三角网来确定截断距离的值;其次,提出一种新的相对距离的计算方法;最后,根据局部密度和重新定义的相对距离构造决策图进行聚类。此外,本文还将此聚类算法进一步应用到障碍空间中。实验表明提出的算法具有更高的准确率,在处理障碍空间中的数据时也能得到更好的聚类结果。
江海英,贾坤,赵祥,魏香琴,王冰,姚云军,张晓通,江波[8]（2020）在《山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展》文中提出叶面积指数LAI （Leaf Area Index）是表征叶片疏密程度和冠层结构特征的重要植被参数,在气候变化、作物生长模型以及碳、水循环研究中发挥着重要作用。遥感是获取区域及全球尺度LAI的一个重要手段,当前LAI产品主要基于遥感数据反演得到,但是多数LAI产品算法并未考虑地形特征的影响,导致山地LAI遥感反演精度不确定性大。提高山地LAI遥感反演精度亟需考虑地形因子对冠层反射率的影响,其中山地冠层反射率模型和遥感数据地形校正是提升山地LAI遥感反演精度的关键。本文围绕山地LAI遥感反演理论与方法,综合分析了国内外山地冠层反射率模型和地形校正模型的研究进展,总结了目前山地LAI遥感反演存在的问题,并讨论了未来研究的发展趋势。
王丹丹[9]（2021）在《基于LSTM的复杂过程集合型故障诊断方法研究》文中提出科学技术发展日新月异,工业过程也日益复杂化和多变化,任何一个微小的故障都会带来巨大的损失,智能的故障诊断技术是处理工业数据的一种有效方法,它能够快速、高效地处理原始数据并提供准确的诊断结果。为了更好的提取出数据中的有效信息,本文针对化工过程数据的时序性和高维非线性的特点,提出了一种将长短期记忆（LSTM）网络和1D卷积网络以及2D卷积网络相结合的集合型故障诊断方法,简称ELSTM。首先,使用LSTM网络对时间序列的长期依赖关系有效地进行处理,得到的隐藏层输出包含原始数据的时序信息,然后经过1D卷积处理数据,最后,利用2D卷积网络具有很强的从多维数据中提取特征的能力,将提取的特征数据经过全连接层,得到分类结果。主要工作如下:首先,对于提取数据的时序特征,选择利用长短期记忆网络,该网络模型能够高效地提取数据中包含的时序特征,将一次输入的多个时间序列之间存在的时间信息有效地保存,成功得捕获长期的时间特征。其次,利用1D卷积网络将LSTM网络提取到的序列特征在时间上进一步强化,得到更加有效的时间特征,挖掘出数据中隐藏的时间特征;同时,多个1D卷积核能够产生多个时间特征序列,增加特征通道数,对数据起到了升维的作用;在1D卷积后引入了非线性激活函数,在很大程度上增加了网络模型的非线性,提升了信息整合与信息交互,对预测结果有重要的影响。再次,利用2D卷积网络提取数据的时空特征,实验中的数据具有高维复杂性,长短期记忆网络并不能很好地获得数据的全部信息,2D卷积网络能够对前面的时间序列进行再次的特征提取,由于长短期记忆网络是以一定步长读取数据,一次只能获得有限的数据信息,因此,需要融合2D卷积网络来对数据样本进一步地提取特征,所用到的特征融合方法concatenate有效地将时序特征和空间特征融合,最后得到样本数据的全部特征用于故障分类。最后,本文的实验是基于田纳西伊士曼过程进行验证的,训练过程中加入了批归一化的方法,与未加入该方法相比,提升了网络的训练速度,整个网络的训练精度和测试精度也有所提升。并将ELSTM模型与LSTM模型和LSTM-CNN模型等在TE过程故障数据集上作对比实验,从测试精度和训练精度等方面分析该模型,验证了本文所用的基于ELSTM的故障诊断方法在分类精度上高于其他模型。证明了本文方法的有效性。
郭瑞[10]（2020）在《图像融合质量评价问题研究》文中研究表明图像融合技术能将同一场景、信息互补的多模态图像进行融合,形成一幅信息量更丰富的图像。该技术可突破单一传感器成像原理的限制,已被广泛应用于医疗外科、军事遥感等领域。图像质量评价作为融合算法选择和优化的重要支撑,是图像融合领域的研究难点之一。本文以图像融合客观评价指标为出发点,开展以下研究工作:1、针对多聚焦图像融合,提出一种特征层上的客观评价新方法。该指标主要包括两个步骤:首先,分别检测源图像和融合图像的角点;然后,计算融合图像和源图像之间的角点重合率,以此来度量融合图像的质量。该指标的优势在于,它是在特征级（角点）中构建相似性,避免了评估过程中的焦点检测。实验结果表明,该指标可以在数据集上获得较高的检测精度。2、基于高准确率、低相关性的图像融合指标集,提出一种综合评估算法。本文提出一个基于指标集的综合指标方法。其构造过程包含两个步骤:首先,构造一个候选指标集,指标集中的每个指标的高准确率较高,指标间的相关性较低;然后,在训练图像集上动态确定各个指标的权重;最终,构造一个综合指标。考虑到融合图像质量的金标准来自主观感知,本文在计算每个指标的评估准确性时引入评估难度以减少主观感知错误的影响。实验结果表明,该方法优于其它评价方法。3、提出3D ROC（Receiver Operating Characteristic）模型,并将其应用于图像融合质量指标验证中。在机器学习领域中,每个实例携带的目标信息量不同,本文将影响学习性能的实例信息作为学习器性能评价的关键因素之一;图像融合指标可抽象为分类器,将指标的验证等效于对分类器的评估,提出了一种新的分类性能评价方法,即将接收者操作特征（ROC）曲线扩展到三维空间中,记为3D ROC柱状图。在柱状图中,x轴和y轴与ROC空间中的描述相同,分别标记为假正率和真正率;z轴表示实例携带信息重要性的定量指标,其中3D ROC柱状图的体积（V3RH）用作摘要指数。该方法保留了类不平衡下的鲁棒性以及阈值的独立性等优点。此外,本文对3D ROC柱状图和V3RH进行扩展并详细介绍两柱状图间的差异;与此同时,提供了一种在评估过程中表征实例的简便方法。本文采用人工数据集和实际数据集进行实验以验证所提方法的性能,实验结果表明该方法是一种可靠的分类器性能度量方法。4、提出了一种基于多尺度、多方向分解的图像融合算法。该算法通过分解源图像的高、低频子带,捕获源图像中的方向信息,具有较强的保留纹理和边缘等细节信息的能力。针对高低频子带的特点,本文设计了不同的融合规则。对于低频子带,本文使用加权求和的方式,其中权重的大小与当前像素的局部显着性相关。针对高频子带,本文使用梯度最大法进行融合。在多组医学图像进行测试,选用6个对比算法、7个客观评价指标进行对比分析;结果表明,该算法的优势明显,能够获得较清晰的融合图像,符合人眼视觉感受。但目前存在算法的时间开销较大问题,通过设计更为高效的多尺度表示方法,将有助于实现算法的实时性。
二、图象耦合技术及其比较（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、图象耦合技术及其比较（论文提纲范文）
（1）菏泽市地面沉降因子识别体系与预测评估模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 时空监测技术在地面沉降中的研究现状 |
| 1.2.2 地面沉降评估模型的研究现状 |
| 1.2.3 目前存在问题 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究主要内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气象条件 |
| 2.1.4 河流水系 |
| 2.2 区域基础地质 |
| 2.2.1 区域地层 |
| 2.2.2 地质构造 |
| 2.3 水文地质条件 |
| 2.3.1 地下水赋存条件与分布规律 |
| 2.3.2 地下水含水岩组分布 |
| 2.3.3 地下水补给、径流与排泄 |
| 2.4 地面沉降历史与现状 |
| 2.4.1 沉降历史 |
| 2.4.2 沉降现状 |
| 第三章 地面沉降诱发因子 |
| 3.1 因子的选择及来源 |
| 3.1.1 因子介绍 |
| 3.1.2 遥感卫星数据的收集 |
| 3.2 静态影响因子的选择与处理 |
| 3.2.1 高程、坡度 |
| 3.2.2 曲率 |
| 3.2.3 到河流的距离 |
| 3.2.4 地形湿度指数 |
| 3.2.5 地层岩性 |
| 3.2.6 距断层的距离 |
| 3.2.7 土地利用类型 |
| 3.2.8 可压缩层厚度 |
| 3.2.9 煤矿开采位置 |
| 3.3 动态影响因子的选择与处理 |
| 3.3.1 降雨量 |
| 3.3.2 地表水体 |
| 3.3.3 地下水水位 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 地面沉降多因子识别及评估模型 |
| 4.1 原始学习样本数据 |
| 4.1.1 基础地理信息监测数据 |
| 4.1.2 数据处理方法 |
| 4.1.3 形变统计结果 |
| 4.2 机器学习算法原理 |
| 4.2.1 方法介绍 |
| 4.2.2 实施步骤 |
| 4.3 模型的实现及参数设定 |
| 4.3.1 数据的预处理 |
| 4.3.2 超参数的设置 |
| 4.3.3 精度的评判 |
| 4.3.4 特征变量重要性评估 |
| 4.4 实例应用分析 |
| 4.4.1 模型的建立 |
| 4.4.2 模型检验分析 |
| 4.4.3 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 地面沉降动态模型预测 |
| 5.1 降雨动态预测模型 |
| 5.1.1 模型结构理论 |
| 5.1.2 基本方程及参数 |
| 5.1.3 具体操作方法 |
| 5.1.4 预测分析 |
| 5.2 地下水动态数值模型 |
| 5.2.1 水文地质概念模型 |
| 5.2.2 地下水流数学模型 |
| 5.2.3 地下水流数值模型的建立 |
| 5.2.4 模型参数的识别 |
| 5.2.5 模型校准与验证 |
| 5.2.6 地下水位动态预测 |
| 5.3 地面沉降的预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间参与的科研项目 |
| 在读期间发表的论文 |
| 在读期间申请的专利 |
| 在读期间获得的奖励 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（2）基于改进牛顿法的微波层析成像算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 微波层析成像技术的应用研究现状 |
| 1.2.2 微波层析成像重建算法研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 |
| 2 微波层析成像的理论基础 |
| 2.1 微波层析成像的系统结构 |
| 2.2 微波层析成像技术的基本原理 |
| 2.2.1 微波层析成像的理论基础 |
| 2.2.2 灵敏度理论 |
| 2.3 图像重建算法 |
| 2.3.1 FBP算法 |
| 2.3.2 Tikhonov正则化算法 |
| 2.3.3 共轭梯度法(CG) |
| 2.3.4 牛顿算法 |
| 2.4 图像质量评价方法 |
| 2.4.1 主观评价方法 |
| 2.4.2 客观评价方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 微波层析成像电磁场模拟 |
| 3.1 微波层析成像的电磁模拟理论基础 |
| 3.2 模拟二维物理模型 |
| 3.3 散射场的计算及归一化处理 |
| 3.3.1 散射场计算 |
| 3.3.2 散射场归一化 |
| 3.4 灵敏度矩阵(S参数)计算及归一化 |
| 3.4.1 灵敏度计算 |
| 3.4.2 灵敏度矩阵均值滤波处理 |
| 3.4.3 灵敏度矩阵归一化处理 |
| 3.5 图像灰度值归一化 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于正则化牛顿-共轭梯度算法的MWT重建算法 |
| 4.1 正则化牛顿-共轭梯度重建算法 |
| 4.2 实验结果与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 基于改进不精确的牛顿法的MWT的重建算法 |
| 5.1 不精确的牛顿重建方法 |
| 5.2 改进不精确牛顿重建方法 |
| 5.3 实验结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于探地雷达的林木缺陷检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 常用无损检测技术概述 |
| 1.2.1 探地雷达无损检测技术 |
| 1.2.2 应力波无损检测技术 |
| 1.2.3 超声波无损检测技术 |
| 1.2.4 振动法无损检测技术 |
| 1.2.5 微钻阻力无损检测技术 |
| 1.2.6 含水率测试方法 |
| 1.2.7 射线无损检测技术 |
| 1.3 探地雷达无损检测技术应用及研究现状 |
| 1.3.1 探地雷达无损检测技术的应用概况 |
| 1.3.2 基于探地雷达多目标随机分布的目标识别方法 |
| 1.3.3 探地雷达与其他技术的协同研究及应用 |
| 1.4 本文主要研究内容简介 |
| 第二章 探地雷达检测方法概述 |
| 2.1 探地雷达的探测原理 |
| 2.1.1 探地雷达的采样方法 |
| 2.1.2 探地雷达电磁波传播特性 |
| 2.1.3 相关技术指标 |
| 2.1.4 电磁波在木材中的传播 |
| 2.2 探地雷达的仪器系统 |
| 2.2.1 探地雷达系统 |
| 2.2.2 系统参数 |
| 2.2.3 数据类型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于探地雷达的木材缺陷仿真模型 |
| 3.1 探地雷达正演模拟环境 |
| 3.2 正演模拟原理 |
| 3.3 GprMax仿真环境及参数设置 |
| 3.4 针对木材内不同目标介质的仿真模拟 |
| 3.4.1 目标区域分析 |
| 3.4.2 结合实测数据的多种目标的仿真模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于EMD和 DTW的雷达数据处理与目标定位方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 算法相关理论 |
| 4.3 探地雷达数据的融合算法 |
| 4.4 算法实现和数据分析 |
| 4.4.1 数据采样和内部状况分析 |
| 4.4.2 基于板材样本的数据分析 |
| 4.4.3 基于圆柱形木芯样本的数据分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 针对板材内部复杂情况的识别与分类研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关方法 |
| 5.2.1 数据预处理 |
| 5.2.2 频率-波数域偏移 |
| 5.2.3 二维最大熵阈值分割 |
| 5.2.4 方向梯度直方图 |
| 5.2.5 支持向量机 |
| 5.3 针对板材复杂内部目标的定位和识别算法 |
| 5.3.1 基于滑动窗的F-K偏移方法 |
| 5.3.2 目标点定位误差校正方法 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.4.1 仿真数据及预处理 |
| 5.4.2 目标定位与分类 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 多技术协同的活立木内部缺陷无损检测方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于速度误差校正的应力波无损检测成像算法 |
| 6.2.1 应力波速度模型及相关方法 |
| 6.2.2 断层成像算法 |
| 6.2.3 实验材料及结果 |
| 6.3 活立木断层成像定量评价方法 |
| 6.3.1 基于图像处理的活立木检测方法定量分析 |
| 6.3.2 数据样本及检测方案 |
| 6.3.3 检测结果分析 |
| 6.4 多技术协同的活立木无损检测方案 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 主要结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录:作者在攻读博士学位期间发表的论文 |
（4）BDT/CCF无铅磁电复合薄膜的制备及性能研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 铁电材料 |
| 1.2.1 铁电材料概述 |
| 1.2.2 铋系层状铁电材料:钛酸铋 |
| 1.3 铁磁材料 |
| 1.3.1 铁磁材料概述 |
| 1.3.2 尖晶石结构铁磁材料:铁酸钴 |
| 1.4 磁电复合材料 |
| 1.4.1 磁电复合材料背景简介 |
| 1.4.2 磁电耦合机制 |
| 1.5 磁电复合薄膜的研究现状 |
| 1.5.1 磁电复合薄膜的应用 |
| 1.5.2 磁电复合薄膜分类 |
| 1.5.3 磁电复合薄膜制备方法 |
| 1.6 本论文研究内容与意义 |
| 第二章 实验原料、仪器及表征方法 |
| 2.1 实验所用原料和仪器 |
| 2.2 实验表征方法 |
| 2.2.1 X射线衍射(XRD) |
| 2.2.2 场发射扫描电子显微镜(FESEM) |
| 2.2.3 原子力显微镜(AFM) |
| 2.2.4 半导体参数分析仪 |
| 2.2.5 铁电性能分析 |
| 2.2.6 光致发光光谱 |
| 2.2.7 紫外-可见-近红外分光光度计 |
| 2.2.8 磁性能分析 |
| 2.2.9 磁电耦合性能分析 |
| 第三章 Dy掺杂BDT铁电薄膜的制备、表征与性能研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 BDT薄膜的制备流程 |
| 3.2.1 Sol-gel法制备BDT前驱体溶液 |
| 3.2.2 BIT粉体制备过程 |
| 3.2.3 旋涂技术制备BDT薄膜 |
| 3.2.4 制备顶电极 |
| 3.3 实验结果讨论 |
| 3.3.1 BIT粉体的XRD表征 |
| 3.3.2 BDT薄膜的XRD分析 |
| 3.3.3 BDT薄膜的SEM表面和断面形貌分析 |
| 3.3.4 BDT薄膜的AFM形貌分析 |
| 3.3.5 BDT薄膜的铁电性能分析 |
| 3.3.6 BDT薄膜的漏电流分析 |
| 3.3.7 BDT薄膜的光致发光性能分析 |
| 3.3.8 BDT薄膜的紫外可见吸收光谱分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 Cu掺杂CCF铁磁薄膜的制备、表征及性能研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 CCF薄膜的制备流程 |
| 4.2.1 溶胶凝胶法制备CCF前驱体溶液 |
| 4.2.2 CFO粉体制备过程 |
| 4.2.3 旋涂技术制备CCF薄膜 |
| 4.3 实验结果与讨论 |
| 4.3.1 CFO粉体的XRD分析 |
| 4.3.2 CCF 薄膜的 XRD 分析 |
| 4.3.3 CCF薄膜的SEM表面和断面形貌分析 |
| 4.3.4 CCF薄膜的AFM表面形貌分析 |
| 4.3.5 CCF薄膜的铁磁性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 BDT/CCF磁电复合薄膜的制备、表征和性能研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 BDT/CCF薄膜的制备流程 |
| 5.2.1 溶胶凝胶法制备BDT/CCF前驱体溶液 |
| 5.2.2 旋涂技术制备BDT/CCF薄膜 |
| 5.3 实验结果与讨论 |
| 5.3.1 BDT/CCF薄膜在不同气氛下的XRD分析 |
| 5.3.2 BDT/CCF薄膜在不同气氛下的SEM表面和断面形貌分析 |
| 5.3.3 BDT/CCF薄膜在不同气氛下的铁电性能分析 |
| 5.3.4 BDT/CCF薄膜在不同气氛下的铁磁性能分析 |
| 5.3.5 BDT/CCF薄膜在不同气氛下的磁电耦合性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结 |
| 6.1 实验结果总结 |
| 6.2 本文的创新点、不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（5）基于机器视觉的注塑原料检测系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机器视觉领域的发展现状 |
| 1.2.2 物体表面缺陷检测领域的国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 注塑原料的图像采集 |
| 2.1 照明系统 |
| 2.1.1 典型光源 |
| 2.1.2 光源选择 |
| 2.2 相机系统 |
| 2.2.1 相机分辨率计算 |
| 2.2.2 图像传感器 |
| 2.2.3 镜头 |
| 2.3 图像采集卡 |
| 2.4 硬件选择及整合 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 图像预处理 |
| 3.1 图像平滑 |
| 3.2 图像分割 |
| 3.3 形态学处理 |
| 3.3.1 基础操作 |
| 3.3.2 区域形态学处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 注塑原料的亚像素边缘提取 |
| 4.1 边缘的定义 |
| 4.1.1 一维和二维边缘的定义 |
| 4.1.2 亚像素轮廓 |
| 4.2 像素级边缘提取 |
| 4.2.1 二维边缘提取 |
| 4.2.2 边缘提取的准确性描述 |
| 4.3 基于Zernike矩的注塑原料的亚像素边缘提取算法 |
| 4.3.1 传统亚像素边缘提取算法 |
| 4.3.2 结合最优化抑制的Zernike矩特征提取方法优化 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 注塑原料的缺陷识别与分类 |
| 5.1 注塑原料缺陷分析 |
| 5.2 颜色检测 |
| 5.2.1 颜色空间的选取 |
| 5.2.2 颜色缺陷检测 |
| 5.3 尺寸检测 |
| 5.3.1 视觉系统校准 |
| 5.3.2 曲线拟合及测量 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 实验结果及分析 |
| 6.1 系统交互界面 |
| 6.2 实验数据及结果分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得与学位论文相关的成果 |
| 致谢 |
（6）基于FDTD模拟光学谐振腔及其传感性质的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 光学微腔简介 |
| 1.3 国内外研究现状和发展趋势 |
| 1.4 本论文主要工作及研究意义 |
| 第二章 回音壁模式光学微腔的基本特性 |
| 2.1 回音壁谐振模式 |
| 2.2 回音壁模式主要特征参数 |
| 2.2.1 品质因子 |
| 2.2.2 谐振波长 |
| 2.2.3 自由光谱范围 |
| 2.2.4 模式体积 |
| 2.3 游标效应 |
| 2.4 回音壁模式谐振腔耦合理论 |
| 2.4.1 耦合方式介绍 |
| 2.4.2 耦合理论分析 |
| 2.5 时域有限差分算法介绍 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 光学谐振腔在传感方面的模拟研究 |
| 3.1 仿真模型的建立 |
| 3.2 级联游标效应的研究 |
| 3.3 类回音壁模式的发现 |
| 3.4 带角光栅的微环腔仿真涡旋光 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 光学谐振腔对于纳米粒子检测的研究分析 |
| 4.1 光场与模式分裂 |
| 4.2 微环的设计和仿真 |
| 4.3 结果的分析总结 |
| 4.3.1 粒子离内壁不同的距离 |
| 4.3.2 粒子数量的不同 |
| 4.3.3 粒子间距的不同 |
| 4.3.4 2D和3D |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻硕期间的研究成果 |
（7）障碍空间中基于密度的聚类方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题的来源及其研究内容 |
| 1.3.1 课题的来源 |
| 1.3.2 课题研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 聚类算法概述 |
| 2.1 聚类分析原理介绍 |
| 2.2 Delaunay三角网 |
| 2.2.1 Delaunay三角网的定义与性质 |
| 2.2.2 Delaunay三角网的生成算法 |
| 2.3 Voronoi图 |
| 2.3.1 Voronoi图的相关定义和性质 |
| 2.3.2 Voronoi图的生成算法 |
| 2.4 DPC算法及其缺陷 |
| 2.5 障碍空间和障碍物 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于Voronoi图的障碍空间聚类算法 |
| 3.1 基本定义与性质 |
| 3.2 聚类中心的选取 |
| 3.3 离群点的筛选和剪枝 |
| 3.4 障碍环境下聚类方法 |
| 3.4.1 广义覆盖圆 |
| 3.4.2 OBRK-means聚类算法 |
| 3.5 实验分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 障碍空间中Delaunnay三角网优化的DPC算法 |
| 4.1 基本定义 |
| 4.2 相对距离的改进 |
| 4.2.1 基于Delaunay三角网的相对距离 |
| 4.2.2 相对距离的比较量 |
| 4.3 DT-DPC算法 |
| 4.4 DTO-DPC算法 |
| 4.5 DT-DPC算法实验分析 |
| 4.6 DTO-DPC算法实验分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（8）山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 反演机理 |
| 2.1 山地辐射传输过程 |
| 2.2 山地冠层反射率模型 |
| 2.3 山地冠层反射率模型的反演 |
| 3 山地叶面积指数遥感反演 |
| 3.1 地形校正 |
| 3.2 反演方法 |
| 3.2.1 经验关系方法 |
| 3.2.2 物理模型方法 |
| 4 结语 |
| 4.1 存在问题 |
| 4.2 研究展望 |
（9）基于LSTM的复杂过程集合型故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 复杂系统故障诊断技术综述 |
| 1.2.2 深度学习在故障诊断中的研究 |
| 1.2.3 长短期记忆网络的研究 |
| 1.3 主要工作安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 TE过程研究与获取数据 |
| 2.1 TE化工过程流程 |
| 2.2 TE过程的变量和故障类型 |
| 2.3 TE过程获取数据 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于集合型的故障诊断方法网络结构 |
| 3.1 循环神经网络RNN |
| 3.1.1 循环神经网络原理 |
| 3.1.2 LSTM结构原理 |
| 3.1.3 LSTM网络模型及参数 |
| 3.1.4 激活函数的比较 |
| 3.2 卷积网络模型 |
| 3.2.1 1D卷积 |
| 3.2.2 2D卷积网络 |
| 3.2.3 池化层 |
| 3.2.4 Flatten层和全连接层 |
| 3.3 特征融合 |
| 3.3.1 经典的特征融合方法 |
| 3.3.2 集合型网络模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于ELSTM的集合型故障诊断方法研究 |
| 4.1 损失函数 |
| 4.1.1 均方误差损失函数 |
| 4.1.2 铰链损失函数 |
| 4.1.3 交叉熵损失函数 |
| 4.1.4 负对数似然损失函数 |
| 4.2 训练过程 |
| 4.2.1 深度学习框架 |
| 4.2.2 批归一化方法 |
| 4.3 Adam优化器 |
| 4.4 基于ELSTM的故障诊断方法 |
| 4.4.1 实验方案 |
| 4.4.2 方法流程 |
| 4.5 评价标准 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 实验研究及结果 |
| 5.1 实验数据预处理 |
| 5.2 相关参数的设置 |
| 5.3 实验结果及对比 |
| 5.3.1 批归一化的有效性 |
| 5.3.2 对比实验 |
| 5.4 平台设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）图像融合质量评价问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 图像融合算法 |
| 1.2.2 图像融合质量评价算法 |
| 1.2.3 评估指标验证方法 |
| 1.3 本文所做的主要工作 |
| 1.4 本文内容安排 |
| 第2章 图像融合质量评价相关工作 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 基于统计类评价指标 |
| 2.3 基于信息论的评价指标 |
| 2.4 基于结构相似度的评价指标 |
| 2.5 基于视觉系统的评价指标 |
| 2.6 基于深度学习的评价指标 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于角点重叠度的多焦距图像融合质量评价指标 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 多焦距图像融合评价指标 |
| 3.2.1 角点检测 |
| 3.2.2 相似度计算 |
| 3.2.3 指标整体框架 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 实验设置 |
| 3.3.2 角点检测结果 |
| 3.3.3 与其它客观指标的对比结果 |
| 3.3.4 与其它指标的相关性 |
| 3.3.5 时间复杂度分析与时间比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于指标集的综合评价指标 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 综合评价指标构建 |
| 4.2.1 候选指标集构建 |
| 4.2.2 综合评价指标构建步骤 |
| 4.2.3 指标构建步骤 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 对比实验结果 |
| 4.3.3 案例分析 |
| 4.3.4 时间复杂度分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于3DROC模型的客观评价指标验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.3 3DROC柱状图与其体积 |
| 5.3.1 3DROC柱状图 |
| 5.3.2 3DROC柱状图体积 |
| 5.4 模型扩展 |
| 5.4.1 处理多类问题 |
| 5.4.2 通用性拓展 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 实验设置 |
| 5.5.2 真实数据上的实验结果 |
| 5.5.3 处理分类概率 |
| 5.5.4 图像融合评价指标的验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于非下采样轮廓波变换的医学图像融合算法 |
| 6.1 前言 |
| 6.2 图像融合算法 |
| 6.2.1 算法框架 |
| 6.2.2 基于非下采样轮廓波变换的图像分解 |
| 6.2.3 高低频子带融合 |
| 6.3 实验结果与分析 |
| 6.3.1 参数设置与评价指标 |
| 6.3.2 实验结果 |
| 6.3.3 综合评价结果 |
| 6.3.4 时间开销对比 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及攻读博士期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、图象耦合技术及其比较（论文参考文献）
- [1]菏泽市地面沉降因子识别体系与预测评估模型研究[D]. 杨霄. 山东大学, 2021(12)
- [2]基于改进牛顿法的微波层析成像算法研究[D]. 吴美荣. 中北大学, 2021(09)
- [3]基于探地雷达的林木缺陷检测方法研究[D]. 武夕. 江南大学, 2021(01)
- [4]BDT/CCF无铅磁电复合薄膜的制备及性能研究[D]. 胡焜壮. 合肥工业大学, 2021
- [5]基于机器视觉的注塑原料检测系统[D]. 王邓望. 广东工业大学, 2021
- [6]基于FDTD模拟光学谐振腔及其传感性质的研究[D]. 杨赛龙. 电子科技大学, 2021(01)
- [7]障碍空间中基于密度的聚类方法研究[D]. 刘婉旭. 哈尔滨理工大学, 2021
- [8]山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展[J]. 江海英,贾坤,赵祥,魏香琴,王冰,姚云军,张晓通,江波. 遥感学报, 2020(12)
- [9]基于LSTM的复杂过程集合型故障诊断方法研究[D]. 王丹丹. 沈阳理工大学, 2021(01)
- [10]图像融合质量评价问题研究[D]. 郭瑞. 吉林大学, 2020(01)