一、“模式识别图象数据库”的理论方法和应用研究取得瞩目进展（论文文献综述）
熊涛[1]（2021）在《模糊神经网络的性质及方块苗文图像识别的研究》文中指出
张安琪[2]（2021）在《基于小波稀疏表示和深度学习的高压设备局部放电识别应用研究》文中认为
赵吉峰[3]（2021）在《自组织视角下我国竞技体育高质量发展模式研究》文中指出在新时代经济社会高质量发展、体育强国加快推进、国家治理体系与治理能力现代化建设、世界体坛激烈竞争以及自身可持续发展的现实背景与理论背景下,竞技体育需要实现从“优先发展”、“赶超发展”的数量增长型发展模式向“质量第一”、“效益优先”的高质量发展模式转变,突破竞技体育大而不强的发展困局,承载新时代赋予竞技体育的历史使命。由于竞技体育以往发展模式过多的关注资金、行政路径等外在因素,未能有效发挥竞技体育系统内在的自组织机制,未能激活竞技体育可持续发展的内生动力,长期以来发展结构、质量与效益并不尽如人意。2020年中国共产党十九届五中全会制定了2035年建成体育强国的战略目标,比《体育强国建设纲要》规划完成这一目标的时间提前了15年。在时间紧、任务重的形势下,竞技体育迫切需要探索和实施高质量发展模式,增强自主发展、主动发展的能力,激发竞技体育系统的内生活力,更好的发挥竞技体育加快建设体育强国的先导作用。高质量发展模式已经成为新时代竞技体育必须要面对和解决的理论与实践问题。基于此,本研究从自组织的视角,依据耗散结构理论、协同学理论以及系统动力学理论,综合运用系统动力学模拟仿真法、灰色模型预测法、系统分析法、文献资料法、比较研究法,从发展观、发展目标、发展条件和发展动力构建了竞技体育高质量发展的宏观模式,旨在为竞技体育的高质量发展研究提供新视角与新模式借鉴,为转变竞技体育发展方式提供理论框架参考,推动竞技体育又好又快的可持续发展。主要研究结论如下:第一,自组织视角下我国竞技体育高质量发展的宏观模式由高质量发展观、发展目标、耗散结构条件、竞争与协同动力四部分构成。第二,竞技体育高质量发展观在价值论上,要追求运动员的全面充分发展、多元利益均衡发展、可持续内生动力发展;在认识论上,它实质上是发展方式的根本转变,是建设“大而强”竞技体育的实践活动,是新时代提升“体育强则中国强”反哺效应的实践活动;在方法论上,需要建立自组织发展方式,贯彻全面协调可持续发展原则,坚持走守正创新与融合创新的中国特色之路。第三,我国竞技体育的高质量发展需要形成三体两元双向开放的耗散系统、远离平衡态、发挥好竞技体育系统的非线性相干效应、抓住竞技体育系统的内外涨落契机。第四,竞技体育建立耗散结构的动力学临界条件是职业体育的发展要远大于专业体育的发展。它要求职业体育成为竞技体育发展的主导方式,专业体育成为其辅助发展方式;职业体育自身造血能力要远大于专业体育;职业体育产生的负熵远大于自身与专业体育产生的正熵;职业体育产生的负熵远大于专业体育产生的负熵。第五,竞技体育高质量发展的动力系统是“一核三体三元”竞争与协同的结构,其中“举国体制与市场机制的融合度”是主导竞技体育高质量发展的序参量。第六,职业体育与专业体育之间的人才比例满足0.41<R2<1.86时,职业体育与专业体育能产生良好的协同发展效果,更有利于促进竞技体育的高质量发展。第七,根据系统动力学的模拟仿真,竞技体育赶超发展模式是不可持续的发展模式,职业体育与专业体育的协同发展模式、科技支撑模式是竞技体育高质量发展的理想模式,自我造血模式是竞技体育高质量发展的基础模式,竞技体育与群众体育的并行发展模式是具有可持续发展潜力的模式。第八,对于竞技体育可持续发展研究,“高质量发展”能够作为可参考的新逻辑起点,“自组织学理依据-系统动力学方法-Vensim分析工具”的研究框架更符合竞技体育复杂系统特点,有助于促进竞技体育可持续发展研究走向深入。
郝晨宇[4]（2021）在《基于多通道的中药材粉末显微特征识别研究》文中进行了进一步梳理中药材显微鉴定作为保障药材品质的重要手段,有着重要的科研和实用价值。常用显微图像识别算法大多存在鉴别种类少、鲁棒性差的问题。而深度学习作为主流的图像处理算法,有着优异的自学习能力,能满足复杂的计算需求。因此将深度学习与中药材粉末显微特征图像相结合,实现一种易推广、低成本、专业性强的显微特征鉴别算法具有研究意义。论文主要工作和创新性如下:（1）完成药学和图像学交叉下对中药材粉末显微特征图像归纳,实现了14种显微特征的分类以及100种中药材数据集的建立。为了消除在图像采集中出现的数据随机性问题对网络学习的影响,采用随机旋转、剪切、归一化等图像预处理方法,实现显微特征位置、纹理随机性的扩充以及光照的统一,从而提升网络对数据的可学习能力。（2）针对显微特征的多尺度特征和模糊特征问题,基于YOLO v3网络实现了粗检测结构的设计与优化。多尺度训练基于YOLO v3的全卷积网络,通过五个尺度对图像的随机训练,实现大尺度图像下网络对不同尺度特征间差异的学习以及多尺度特征检出精度的提升。其次在YOLO v3的主干网络中加入局部上下文（LC）模块,在全局信息整合下通过添加不同尺度平均池化层实现对局部边缘、纹理信息的关注,提升对模糊特征的检出效果。实验表明,多尺度训练实现2.8%的提升,在多尺度训练的基础上添加LC模块实现2.0%的提升,使m AP达到71.2%。（3）针对中药材种类多和小样本分类问题,提出了Res Net v2网络与注意力机制相结合的改进精分类算法。在网络输入端,多颜色空间融合将原始的RGB颜色空间与HSV颜色空间并联形成六通道的网络输入方式,使更符合人眼视觉的HSV颜色空间在色调、饱和度和亮度方面实现网络对小样本信息的补充。网络内部,注意力机制中的通道注意力模块采用全局平均池化（GAP）层和全局最大池化层通过全连接层实现通道维度上信息的压缩和融合;空间注意力模块采用GAP层通过三路不同尺寸空洞卷积实现对空间维度上信息的提取和融合。从而在训练过程中更有效分配通道、空间维度的权重,实现多种类小样本下的精确分类。实验表明,多颜色空间融合方式识别率实现1.8%的提升,注意力机制算法识别率实现3.1%的提升,将两者结合实现4.1%的提升,使识别率达到93.9%。通过粗检测、精分类结构,实现了中药材识别、数据查询以及数据库功能,并完成中药材粉末显微特征图像识别系统的搭建。
韩建雨[5]（2021）在《面向复杂博弈场景的态势评估技术研究》文中研究表明随着智能化水平的不断提高和人工智能、自主系统等新一代技术的不断发展,现代战争形态发生了极大变化,战场环境下的数据来源复杂多样,同时具有非完全信息性、实时性和不确定性等特点,指挥员从海量数据挖掘出有效信息从而做出正确的决策部署变得越发困难。如何有效的应对大数据环境下的战场态势评估问题,成为了当前研究的热点与难点。本文具体工作如下:1.通过分析贝叶斯网络等传统的态势评估方法,针对其有过度依赖先验知识、忽略样本之间的隐含关联性等缺点,本文基于人工智能和深度学习相关技术,以星际争霸环境下的MSC数据集为模拟仿真平台,对复杂博弈场景下态势评估问题进行了深入研究。星际争霸环境具有非完整信息博弈、强不确定性等特点,适于作为态势评估技术模拟环境。2.由于卷积神经网络的计算方式为局部卷积,在网络传播的过程中,可以逐渐从局部特征聚合到全局特征,挖掘出隐含在态势信息之间的关联性。本文使用了基于ResNet50的一维卷积神经网络作为态势评估模型,在MSC数据集中的全局状态评估和指令预测两个任务分支上进行了实验和验证,并且与专门处理时序向量的循环神经网络变体GRU和传统态势评估方法贝叶斯网络进行了对比,验证了模型的有效性。3.为了解决数据集中样本分布的问题,提出了人工加权损失和自适应加权损失两种加权损失函数缓解模型训练过程中产生的训练偏差问题;另外还加入了多尺度特征融合模块,使模型能捕获到样本不同步长间的相互依赖关系,缓解了不完整信息带来的噪声问题,提高了模型的鲁棒性,并通过实验验证了上述两种优化方法的有效性。本文还将MSC数据集中全局状态评估和指令预测两个任务分支集成到一个端到端的模型之中,在不降低精度的条件下提升了预测速度,节约了计算成本。
郭豆豆[6]（2021）在《粒计算视角下三支决策TAO模型及其治略度量研究》文中研究说明决策是人类生产和生活中的普遍行为,大到国家层面的治略方针制定,小到一台机器的操作,无处不在。例如,工业领域的操作优化和资源分配、商业领域的个性化服务和供应链管理、交通领域的车流控制和智能导航、医疗领域的疾病诊断和治疗策略等都属于决策范畴。近年来,针对数据资料进行智能决策的重要性也正与日俱增,从数据到知识,从知识到决策,也是当前大数据智能决策的新型计算范式。数据中蕴含丰富信息产生解决问题的新的可能性。将数据优势转化为决策优势,并由此发现其内在规律是智能数据决策研究的关键问题之一。为了系统的研究计算机科学、决策科学、管理学、认知科学等学科和领域中存在的认知计算范式,三支决策提出了一种基“3”思考的粒计算模型。长期的科学探索和实践应用证实,三支决策是一种契合人类认知的信息处理方式和有效的复杂问题求解策略,具有重要的理论意义和实用价值。本课题关注于数据驱动下的三支决策模型,分析三支决策与粒计算理论的历史关系和内在联系。针对实际中的具体问题,如分类、属性约简、图像识别,三支决策均取得了大量的成果。但对数据驱动下三支决策的优良性以及在观测空间的数据和知识发现后的智能决策之间的定量关系,尚难以直观进行分析。这一方面不利于对数据的内在规律的深入探索;一方面不利于对不同决策方案效果的直观比较。运用粗糙集、区间集、效用分析等理论工具,分别研究了粒计算三支决策模型、移动视角下的三支决策TAO模型、改变视角下的三支决策TAO模型以及粗糙集视角下的三支决策TAO模型。主要创新之处如下:（1）从移动视角开展数据驱动下的TAO模型和治略度量方法研究,本课题构建一种基于移动的三支决策TAO模型。首先,由一个医疗诊断的例子引入移动视角的三支决策问题,分析应用移动三支决策解决复杂问题的基本思路;其次,构建一种包含“分、治、效”层次结构的移动三支决策TAO框架模型,包括基于治略的移动策略、基于三分区结构的移动偏好以及基于经济性的移动过程;然后,针对一类移动视角下的三支决策TAO模型,提出比例效用函数度量方法,即将决策前后的对象变化量和最终状态量的比例值作为效用值,从粗粒度到细粒度讨论了基于移动的治略度量方法;最后,实验仿真结果和对比结果均验证了方法的有效性和实用性。（2）从改变视角开展认知背景下三支决策TAO框架研究,本课题提出一种基于改变的三支决策TAO模型。首先,分析其基本成分、解释和与其它三支决策模型的关系,构建一类基于改变的三支决策TAO模型;其次,讨论几种改变三支决策模型的构建形式,包括基于区间集表示的改变三支决策、基于量化的改变三支决策、基于评估的改变三支决策等;然后,提出一种针对改变三支决策模型的效用度量方法,将决策者的主观认知纳入有效性度量评估的考虑,并将其转化为可量化的单位进行效果评估,形成一种认知背景下改变三支决策模型的效用度量框架;最后,实例分析和实验结果表明了模型的有效性和实用性。（3）从粗糙集视角开展三支决策TAO模型的应用研究,本课题提出并建立一种粗糙集视角的改变三支决策模型。立足于信息系统,研究改变三支决策在基于粗糙集的知识发现方法中的作用。将信息系统的行-列视角作为切入点,对系统中数据直接进行分析与推理。首先,讨论了基于粗糙集的改变三支决策应用方法,将规则置信度作为治略对象,分别研究了定性和定量模式下的改变三支决策表示方法和语义解释;其次,从行视角提出一种基于改变三支决策的分类策略,将概率近似区域中的分类规则和分类对象进行重新决策,重新构建三支分类规则,并证明其方法的合理性和有效性;然后,从列视角研究基于属性的改变框架,并将其应用到属性约简方法,提出一种基于改变三支决策的属性约简方法;最后,在传统的全局约简条件和集成约简条件下分别进行实验验证,结果表明了方法在两种条件下,既能保准分类精度,又能有效的降低时间消耗。
王艳飞[7]（2021）在《基于深度学习的低剂量CT图像重建方法研究》文中研究指明计算机断层扫描在影像学诊断中占据着举足轻重的地位,然而在检测过程中所引起的辐射剂量暴露也是一个值得我们深思的潜在问题。在医学诊断中,为了降低辐射暴露风险,通常会采用降低管电流或管电压的方式来实现辐射剂量的减少,这种方式可以避免给患者提供过多的X射线辐射,但放射剂量的减少在降低辐射暴露风险的同时,也提高了噪声水平,这使得在重建结果中极易加重条纹伪影的产生,构建的图像也会因噪声和伪影的存在而出现严重退化,从而难以检测患者内部组织机构出现的微小变化,影响图像质量和最终的诊断结果,大大削弱其诊断性能。研究表明,与辐射剂量相关的低剂量CT图像图像重建已然成为医学界非常关注的一个问题,本文就如何权衡CT图像质量与辐射剂量问题展开深入研究,针对低剂量CT图像重建方法主要进行了以下两个方面的研究。（1）鉴于降低辐射剂量可能会导致噪声和伪影增加的事实,消除LDCT图像噪声和伪影的方法越来越受到关注。针对CT重建结果中易产生噪声残留、结构过度平滑或噪声导致的假损伤等问题,本文提出一种基于生成对抗网络的低剂量CT图像重建方法。由于U-Net在医学成像中的广泛应用,本文以改进U-Net作为生成器网络第一阶段,采用生成对抗网络对正弦图进行降噪,能够减弱由于剂量减少造成的图像伪影,该过程利用残差U-net网络实现了从具有强噪声伪的CT投影数据到高密度信噪比的投影图像的映射,利用残差网络,可以在避免加深网络层数时引起的梯度分散问题。将带有噪声伪影的原始CT投影图像直接作为网络的输入,在LDCT投影数据噪声较大的情况下,FBP重建的LDCT图像会受到条纹伪影和噪声的影响,因此在生成器第二阶段利用多尺度提取块增强纹理细节的恢复,GAN侧重于从统计上将数据噪声分布从强迁移到弱,因此使用VGG网络提高高视觉敏感度,通过与原始图像已建立特征空间中的感知特性进行比较来抑制噪声。本文在Mayo数据集上进行了验证,实验表明,该方法比直接基于后处理重建图像有更好的视觉效果。（2）由于图像重建具有不适定性,根据低剂量CT数据进行高质量图像重建,进而提高诊断性能是一个具有挑战性的问题。为了更好地适应影像诊断中图像类数据颇多,本文设计一种双路径多特征子网络进行低剂量CT图像后处理重建。该方法基于两个并行的子网络进行特征提取,从两个子网络中提取的特征能够得到不同大小的接受域,再使用concat将这两条路径上捕获的特征聚合在一起,不仅能够更充分地恢复组织结构,还可以提高网络的鲁棒性以及泛化能力,空洞卷积的使用能够利用图像域上下文信息提高感知野,亚像素卷积的使用更有利于缓解像素损失,在单路径中聚集多尺度特征,能够为图像重建提供更为丰富的信息,从而提供图像质量。实验结果表明,本文提出的方法收敛速度较快,可以简化训练难度。同时,随着网络的不断深化,能够表达更多的图像细节,相比传统方法,该方法在恢复医学图像纹理细节方面性能得到了提升。
陈文文[8]（2021）在《金属表面缺陷检测系统研究与实现》文中提出产品质量检测是产业健康发展的重要环节。对于金属制品业而言,金属表面缺陷检测极为重要,是金属制品品质界定的重要依据,也是产品性能评估的重要手段。在金属表面缺陷检测领域,传统检测方法大多通过人工目测完成,存在检测效率低、结果准确率低、人为干扰因素大等问题,无法满足产业快速发展及现代化的要求,更与发达国家的实时质量检测系统存在较大差距。为保持产品优势、确保产业健康发展,我国金属表面检测的自动化及智能化水平亟待提升,而以机器视觉技术为核心基础的自动金属表面缺陷检测系统,是我国金属制品检测自动化的重要举措,符合产业现代化的内在要求。本课题研究的主要内容是金属表面缺陷检测的技术原理及实现。课题研究的主要任务和创新之处在于:（1）在吸收与借鉴国内外现有相关技术手段的基础上,根据金属表面检测的具体需求,探讨研究基于深度学习技术的金属表面缺陷检测系统的硬件设计方案;（2）基于传统的金属表面缺陷检测算法,探讨更加高效、准确的全自动检测系统的改进算法;（3）对上述硬件设计与软件算法进行整合,形成一种全新的自动检测系统,借助深度学习技术实现对金属表面缺陷的全自动检测。课题研究已完成以下工作:（1）系统地对现有国内外金属表面缺陷检测技术进行梳理总结,从金属表面缺陷检测的具体需求和目标出发,完成对本系统的硬件选型,有效满足视觉系统的功能需求。同时为满足现代金属表面检测高效、准确的要求,研发一种以机器视觉技术为基础的在线自动检测系统,并根据功能需求完成硬件设计。具体过程包括采取三相机协同采样原理,形成金属表面的立体图像,并结合LED自动频闪光源完成金属表面图像的同步采集,为缺陷分析提供丰富的素材。（2）重点研究现有金属表面缺陷检测系统的技术原理,对其算法的优势与不足进行探讨分析,并进一步完成以深度学习为基础的改进型算法,以此提高检测技术水平;同时针对以光滤波去周期性纹理技术为基础的检测方法中的技术缺陷,采取CNN技术,降低因光照不均以及空间结构对检测结果造成的不利影响,并通过严谨全面的检测实验,验证本文所用方法在提高图像检测抗噪性、实现好的分割效果方面的有效性。（3）根据系统的功能目标完成软件程序框架的设计开发。具体采取Visual studio、Accord.net等开发环境,实现硬件与软件的有机融合,从而构建起以机器视觉技术为核心的金属表面缺陷检测系统,实现金属表面缺陷检测技术的创新发展。
刘丹洋[9]（2021）在《基于机器视觉的露天矿边坡裂隙检测及量化统计研究》文中研究说明露天矿边坡稳定性与保证矿山安全生产、保障矿山工作人员的生命财产安全以及提高矿山经济效益有着密不可分的关系。随着露天开采的深度和边坡角度的增加,边坡稳定性问题越发突出,边坡滑坡灾害时有发生,其发生的原因往往是没有进行及时有效的边坡裂隙检测。裂隙虽不会对边坡稳定性造成直接巨大的影响,但裂隙的非及时性检测将会导致露天矿边坡发生滑坡等严重危害。因此,选择科学合理的方法对露天矿边坡裂隙进行及时、准确的检测以及量化统计至关重要,能够为露天矿的安全生产管理提供数据支持。本文的具体工作主要有以下几个方面:（1）针对露天矿边坡形变监测技术、数字图像处理技术以及裂缝检测方法进行了简要的阐述,并介绍了涉及到的相关深度学习理论及框架,为露天矿边坡裂隙的智能检测及量化模型的构建提供了思路。（2）针对目前国内外广泛使用的基于阈值分割、边缘检测以及机器学习等方法所设计的裂缝检测方法在露天矿边坡裂隙图像上直接应用所存在的检测效果不佳,分割精度较低以及误检现象严重等问题,本文选择集合了目标检测和语义分割特点的深度学习框架Mask R-CNN作为裂隙检测的基础网络,并针对其在掩膜分支所输出的裂隙边缘不清晰以及存在误检等缺点进行了相应的改进,引入了空洞空间卷积池化金字塔,并在掩膜分支加入了分类分割迭代上采样操作,实现了对边坡裂隙的多尺度特征提取,提高了模型的边坡裂隙分割精度。（3）针对目前尚无统一的合适的量化统计方法对检测出的裂缝进行损伤度评价的问题,本文结合裂隙的形态分类模型以及裂隙的量化统计模型,实现了对检测分割出的裂隙进行量化统计的目标。本方法的核心思想是:首先,基于卷积神经网络构建了一种像素级的露天矿边坡裂隙形态分类模型,将检测到的裂隙分为横向、纵向以及斜向裂隙这一类单一裂隙,以及不规则龟裂这一类不规则裂隙;然后,在裂隙形态分类的基础上,对不同种类的裂隙采用不同的统计量化方法,对于单一裂隙图像基于投影映射方法对裂隙长度、最小临界宽度和最大临界宽度等相关属性信息进行统计量化,而对于不规则裂隙图像则基于裂隙连通域标记方法以及裂隙骨架提取方法对不规则裂隙的相关属性信息进行统计量化,进而能够推断出其相应的损伤程度,为露天矿边坡稳定性的管控以及矿山安全生产管理提供数据指标。实验证明,本文所构建的露天矿边坡裂隙智能检测模型具有更好的裂隙目标检测结果以及更高的裂隙边缘分割精度,同时,在裂隙检测分割的基础上所设计的基于裂隙形态分类的量化统计方法,基本满足露天矿边坡裂隙的量化统计需求,能够为露天矿安全生产管理提供数据指标,具有一定的适用性和可行性。
江东霖[10]（2021）在《一种多模态信息融合的语音情感识别研究》文中指出沟通是人类表达思想的关键方式。在所有的沟通方式中,语言是人类最喜欢也是最有效的交流方式。当今社会物联网（IOT）正在迅速发展,产生了各式各样更智能、更便捷的应用,范围从简单的可穿戴设备或小部件到复杂的自动化设备,给人们的日常生活带来了极大的便利。智能应用程序是交互式的,需要用户进行一定的具体操作指令来使用,其主要实现方式是通过语音输入令智能设备发挥作用。语言感知器可以检测出说话者包括性别、年龄、语言类型和情感等多方面信息,这就为计算机应用程序理解人类语言创造了必要条件。为了分析说话人的情感状态,许多应用中同时使用了现有的语音识别系统和情感检测系统。情感检测系统的性能指标可以体现出IOT应用程序的使用状态,并以此为基础提供更好的改进方法。改进多模态融合机制是提高情感识别系统性能的决定性因素。现有的大多数多模态情感识别系统只是把从不同模态中提取到的特征进行级联,在传统分类算法中使用这种方法所面临的主要问题是不同模态所携带的信息会产生信息冲突和冗余等问题。此外,将不同模态的特征向量串联起来形成高维特征向量的方法会忽略模态之间的隐含相关性。当前的首要任务是尽量减少音频和视觉模态中信息冲突和冗余对多模态情感识别系统的影响。针对上述问题,本研究提出了一种新的视听内容与用户评论文本融合的混合融合方法。该方法采用潜在空间平面特征级融合方法融合音频和视觉信号,并通过计算两种模态间的相关性去除冗余特征,然后再利用DS证据理论对视听模态和文本模态进行融合。该方法解决了音频和视频中信息冗余和冲突的问题。在本文所提出的方法中引入边际Fisher分析（MFA）并与跨模态因子分析（CFA）、典型相关分析（CCA）方法进行比较,实验结果表明,本文的方法具有更好的性能。虽然已经有一些类似的研究通过保持模态间的统计相关性来解决特征级融合中的冗余问题,但并没有运用于决策级融合。换句话说,现有的方法要么使用特征级潜在空间平面融合方法,要么使用证据理论方法融合视听和文本模态,并通过DEAP数据集进行实验,结果表明该方法优于普通决策级融合和非潜在空间平面融合。此外,与交叉模态因子分析（CFA）和典型相关分析（CCA）相比,采用边缘Fisher分析（MFA）进行特征级视听融合的效果更好。
二、“模式识别图象数据库”的理论方法和应用研究取得瞩目进展（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、“模式识别图象数据库”的理论方法和应用研究取得瞩目进展（论文提纲范文）
（3）自组织视角下我国竞技体育高质量发展模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 现实背景 |
| 1.1.2 理论背景 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 文献综述 |
| 1.4.1 国外文献综述 |
| 1.4.2 国内文献综述 |
| 1.5 研究对象、方法与思路 |
| 1.5.1 研究对象 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 研究思路 |
| 1.6 研究重点、难点与创新点 |
| 1.6.1 研究重点 |
| 1.6.2 研究难点 |
| 1.6.3 创新点 |
| 2 理论基础 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 竞技体育 |
| 2.1.2 模式 |
| 2.1.3 发展模式 |
| 2.1.4 竞技体育高质量发展模式 |
| 2.2 自组织理论基础 |
| 2.2.1 自组织理论概述 |
| 2.2.2 耗散结构理论 |
| 2.2.3 协同学理论 |
| 3 我国竞技体育发展模式的演进历程、现实问题与转型方向 |
| 3.1 我国竞技体育发展模式的演进历程 |
| 3.1.1 集权提高阶段(1949-1978 年) |
| 3.1.2 集权赶超阶段(1979-1991 年) |
| 3.1.3 有限分权赶超阶段(1992-2011 年) |
| 3.1.4 转型探索阶段(2012 年至今) |
| 3.2 我国竞技体育发展模式取得的成就与存在的现实问题 |
| 3.2.1 发展成就 |
| 3.2.2 现实问题 |
| 3.3 我国竞技体育发展模式的转型方向 |
| 3.3.1 向高质量发展方向转型 |
| 3.3.2 向自组织发展方向转型 |
| 3.3.3 向多主体协同方向转型 |
| 4 我国竞技体育高质量发展观 |
| 4.1 我国竞技体育高质量发展的价值论 |
| 4.1.1 追求运动员的全面充分发展 |
| 4.1.2 追求多元利益均衡发展 |
| 4.1.3 追求可持续内生动力 |
| 4.2 我国竞技体育高质量发展的认识论 |
| 4.2.1 竞技体育高质量发展的实质是发展方式的根本性转变 |
| 4.2.2 高质量发展是建设“大而强”竞技体育的实践活动 |
| 4.2.3 竞技体育高质量发展是提升“体育强则国家强”反哺效应的实践活动 |
| 4.3 我国竞技体育高质量发展的方法论 |
| 4.3.1 竞技体育自组织发展方式 |
| 4.3.2 全面协调可持续发展原则 |
| 4.3.3 创新发展 |
| 5 我国竞技体育高质量发展目标 |
| 5.1 我国竞技体育高质量发展目标的确立依据 |
| 5.1.1 新时代中国经济社会发展的部署要求 |
| 5.1.2 体育强国建设的战略要求 |
| 5.1.3 我国竞技体育发展目标演化的逻辑要求 |
| 5.1.4 世界体坛发展格局的竞争要求 |
| 5.2 我国竞技体育高质量发展的目标 |
| 5.2.1 我国竞技体育高质量发展的整体目标 |
| 5.2.2 竞技体育高质量发展的分层目标 |
| 5.2.3 竞技体育高质量发展的可观测目标 |
| 6 耗散结构视角下我国竞技体育高质量发展的条件研究 |
| 6.1 我国竞技体育高质量发展的自组织条件 |
| 6.1.1 竞技体育形成全面双向开放的耗散系统 |
| 6.1.2 竞技体育系统要远离平衡态 |
| 6.1.3 竞技体育系统要发挥非线性相干效应 |
| 6.1.4 竞技体育要抓住系统涨落契机 |
| 6.2 耗散结构视角下我国竞技体育高质量发展的Brusselator模型 |
| 6.2.1 Brusselator模型的构成 |
| 6.2.2 我国竞技体育Brusselator动力学模型的转译 |
| 6.2.3 我国竞技体育Brusselator动力学模型分析 |
| 6.2.4 我国竞技体育系统形成耗散结构的动力学判断 |
| 7 协同学视角下我国竞技体育高质量发展的动力研究 |
| 7.1 竞争与协同:我国竞技体育高质量发展的内生动力 |
| 7.1.1 竞争是推动竞技体育非平衡发展的力量 |
| 7.1.2 协同是推动竞技体育有序发展的力量 |
| 7.1.3 竞技体育系统中竞争与协同的相互作用 |
| 7.2 协同学视角下我国竞技体育高质量发展的序参量 |
| 7.2.1 竞技体育高质量发展的快变量与慢变量 |
| 7.2.2 竞技体育高质量发展序参量的识别与确定 |
| 7.2.3 举国体制与市场机制融合度的内涵 |
| 7.2.4 竞技体育高质量发展序参量的演化 |
| 7.3 序参量役使下我国竞技体育高质量发展的动力 |
| 7.3.1 我国竞技体育高质量发展的动力因素 |
| 7.3.2 我国竞技体育高质量发展的动力系统 |
| 7.3.3 我国竞技体育高质量发展的役使动力机制 |
| 8 我国竞技体育高质量发展的系统动力学模拟仿真 |
| 8.1 建模目的与系统边界 |
| 8.1.1 建模目的 |
| 8.1.2 建模原则 |
| 8.1.3 竞技体育系统动力学模型的边界 |
| 8.2 我国竞技体育高质量发展的系统动力学模型 |
| 8.2.1 我国竞技体育高质量发展的因果回路图 |
| 8.2.2 我国竞技体育高质量发展的存量流量图 |
| 8.2.3 我国竞技体育高质量发展的系统动力学方程 |
| 8.3 我国竞技体育高质量发展的模拟仿真 |
| 8.3.1 数据来源与确定 |
| 8.3.2 竞技体育系统动力学模型的检测 |
| 8.3.3 基于仿真结果的竞技体育发展模式分析 |
| 8.3.3.1 发展模式Ⅰ:原有发展模式 |
| 8.3.3.2 发展模式 2:竞技体育与群众体育并行发展模式 |
| 8.3.3.3 发展模式 3:自身造血发展模式 |
| 8.3.3.4 发展模式 4:专业体育与职业体育协同发展模式 |
| 8.3.3.5 发展模式 5:科技支撑发展模式 |
| 8.3.3.6 模式对比与分析 |
| 9 研究结论、建议与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 研究建议 |
| 9.2.1 竞技体育要树立高质量发展观,融入经济社会高质量发展的时代潮流 |
| 9.2.2 举国体制要加快融合市场机制，走中国特色的竞技体育高质量发展之路 |
| 9.2.3 切实壮大职业体育,搞活竞技体育表演市场 |
| 9.2.4 实现与群众体育、学校体育的协同发展 |
| 9.2.5 大力培育和发展体育社会组织 |
| 9.2.6 提高竞技体育系统的创新驱动能力 |
| 9.2.7 发挥体育科技攻关与服务的杠杆作用 |
| 9.3 研究展望 |
| 主要参考文献 |
| 致谢 |
| 学习经历 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 |
（4）基于多通道的中药材粉末显微特征识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 中药材识别技术 |
| 1.2 中药材粉末显微特征图像识别 |
| 1.3 中药材粉末显微特征图像的研究进展与关键科学问题 |
| 1.3.1 中药材粉末显微特征图像识别的研究现状 |
| 1.3.2 中草药粉末显微特征图像识别的关键科学问题 |
| 1.4 本文主要工作内容 |
| 第二章 中药材粉末显微特征图像数据集建立与预处理 |
| 2.1 中药材粉末显微特征图像数据集 |
| 2.1.1 中药材粉末显微特征图像采集 |
| 2.1.2 中药材粉末显微特征类别归纳 |
| 2.2 中药材粉末显微特征识别系统构成 |
| 2.2.1 中药材粉末显微特征识别算法 |
| 2.2.2 中药材粉末显微特征识别系统框架 |
| 2.3 中药材粉末显微特征图像数据预处理 |
| 2.3.1 图像随机翻转 |
| 2.3.2 图像随机剪切 |
| 2.3.3 图像归一化 |
| 2.4 实验结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于多尺度与模糊特征的中药材粉末显微图像目标检测 |
| 3.1 YOLO v3 检测算法 |
| 3.2 基于多尺度特征的目标检测算法 |
| 3.2.1 多尺度特征问题 |
| 3.2.2 多尺度训练算法 |
| 3.3 基于模糊特征的局部上下文算法 |
| 3.3.1 模糊特征问题 |
| 3.3.2 局部上下文算法 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 基于多尺度训练的实验结果与分析 |
| 3.4.2 基于模糊特征的实验结果与分析 |
| 3.4.3 基于多尺度训练和模糊特征的实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于多通道的小样本中药材粉末显微图像识别 |
| 4.1 ResNet v2 算法 |
| 4.2 基于多颜色空间的分类识别算法 |
| 4.3 基于多通道的注意力机制算法 |
| 4.3.1 通道注意力模型 |
| 4.3.2 空间注意力模型 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 基于多颜色空间的实验结果与分析 |
| 4.4.2 基于多通道注意力机制的实验结果与分析 |
| 4.4.3 基于多颜色空间和多通道注意力模型的实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 中药材粉末显微特征图像识别系统 |
| 5.1 系统所需配置 |
| 5.2 中药材粉末显微特征识别系统 |
| 5.2.1 中药材识别功能 |
| 5.2.2 数据查询功能 |
| 5.2.3 数据库部分 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（5）面向复杂博弈场景的态势评估技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 文本主要内容及创新点 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 相关理论方法概述 |
| 2.1 深度学习相关技术概述 |
| 2.1.1 卷积神经网络理论概述 |
| 2.1.2 循环神经网络理论概述 |
| 2.2 态势评估相关技术概述 |
| 2.2.1 贝叶斯网络 |
| 2.2.2 模板匹配技术 |
| 2.2.3 专家系统 |
| 2.3 课题研究方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于深度学习的态势评估算法研究 |
| 3.1 算法框架 |
| 3.2 仿真环境介绍 |
| 3.3 态势评估算法模块实现 |
| 3.3.1 特征提取网络 |
| 3.3.2 损失函数选择 |
| 3.4 实验与结果 |
| 3.4.1 模型训练 |
| 3.4.2 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于深度学习的态势评估模型优化方法 |
| 4.1 优化方法分析 |
| 4.2 基于损失自适应加权的优化方法 |
| 4.2.1 基于人工加权的方法研究 |
| 4.2.2 基于自适应加权的方法研究 |
| 4.3 基于多尺度特征融合的优化方法 |
| 4.4 基于双任务融合的态势评估模型 |
| 4.4.1 模型框架 |
| 4.4.2 模型训练 |
| 4.5 测试与结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）粒计算视角下三支决策TAO模型及其治略度量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 三支决策是不确定性问题解决的有效性方法之一 |
| 1.1.2 认知时代下的粒计算与三支决策 |
| 1.1.3 三支决策TAO模型及其有效性度量研究的重要意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 粒计算的研究进展 |
| 1.2.2 三支决策的研究进展 |
| 1.2.3 粒计算与三支决策的发展脉络 |
| 1.2.4 基于粒计算与三支决策的智能数据分析研究 |
| 1.3 论文主要研究工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 粒计算与三支决策理论 |
| 2.1 粒计算 |
| 2.2 粗糙集三支决策 |
| 2.3 三支决策TAO模型 |
| 2.3.1 三分 |
| 2.3.2 治略 |
| 2.3.3 成效 |
| 2.4 基于粒计算与三支决策的智能数据决策方法 |
| 2.4.1 粒计算三元论 |
| 2.4.2 三支决策及其智能数据分析 |
| 2.5 两类三支决策有效性度量框架 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 移动视角下的三支决策TAO模型研究 |
| 3.1 移动视角的三支决策问题 |
| 3.1.1 一个医疗诊断的例子 |
| 3.1.2 移动模型的基本思想 |
| 3.2 基于移动的三支决策TAO模型 |
| 3.2.1 移动策略 |
| 3.2.2 基于三分区结构的移动 |
| 3.2.3 两种移动过程分析 |
| 3.3 一种面向移动三支决策的有效性度量方法 |
| 3.3.1 比例效用度量框架 |
| 3.3.2 移动三支决策的比例效用函数 |
| 3.3.3 粗粒度度量-基于三分区的有效性度量方法 |
| 3.3.4 细粒度度量-基于等价类的有效性度量方法 |
| 3.4 仿真实验与结果分析 |
| 3.4.1 实验分析 |
| 3.4.2 实验比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 改变视角下的三支决策TAO模型研究 |
| 4.1 基于改变的三支决策TAO框架 |
| 4.1.1 改变策略 |
| 4.1.2 改变模型 |
| 4.1.3 基于区间集表示的改变 |
| 4.2 两个解释的例子 |
| 4.2.1 贝叶斯认证理论与改变三支决策模型 |
| 4.2.2 移动三支决策模型中与改变三支决策模型 |
| 4.3 基于量化的C-3WD模型 |
| 4.3.1 基于单量化的改变 |
| 4.3.2 基于双量化的改变 |
| 4.4 基于评估的C-3WD模型 |
| 4.4.1 带有一对偏序评估的改变 |
| 4.4.2 带有一个偏序评估的改变 |
| 4.4.3 带有一个全序集评估的改变 |
| 4.5 一种面向改变三支决策的有效性度量方法 |
| 4.5.1 一种效用度量方法 |
| 4.5.2 基于改变三支决策的双重期望效用度量方法 |
| 4.5.3 实例分析 |
| 4.6 仿真实验与结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 粗糙集视角下的三支模决策TAO模型研究 |
| 5.1 基于粗糙集的改变三支决策模型 |
| 5.1.1 规则置信度的改变 |
| 5.1.2 定性改变与定量改变 |
| 5.2 一种基于对象改变的分类策略 |
| 5.2.1 基于RS-C3WD的分类策略 |
| 5.2.2 分类算法 |
| 5.2.3 实例分析 |
| 5.2.4 策略的有效性 |
| 5.3 一种基于属性改变的约简策略 |
| 5.3.1 基于RS-C3WD的约简策略 |
| 5.3.2 基于改变三支决策模型的属性约简算法 |
| 5.4 仿真实验与结果分析 |
| 5.4.1 约简时间对比 |
| 5.4.2 分类精度对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 攻读硕士学位期间所获得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）基于深度学习的低剂量CT图像重建方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 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 传统低剂量CT图像重建方法研究现状 |
| 1.2.2 深度学习低剂量CT图像重建方法研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 相关理论介绍 |
| 2.1 CT重建理论 |
| 2.2 DICOM标准 |
| 2.3 Radon反演法 |
| 2.4 滤波反投影 |
| 2.5 卷积神经网络 |
| 2.5.1 卷积层 |
| 2.5.2 池化层 |
| 2.5.3 全连接层 |
| 2.6 质量评价量化标准 |
| 2.6.1 峰值信噪比 |
| 2.6.2 结构相似性 |
| 2.7 生成对抗网络 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 基于双域多阶段联合降噪的低剂量CT图像重建方法研究 |
| 3.1 DuDoGAN网络模型架构 |
| 3.2 目标损失函数 |
| 3.2.1 对抗损失 |
| 3.2.2 重建损失 |
| 3.2.3 感知损失 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 实验数据集 |
| 3.3.2 网络设置 |
| 3.3.3 结果与分析 |
| 3.3.4 消融实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于并行路径多尺度特征提取低剂量CT图像重建方法研究 |
| 4.1 降噪模型 |
| 4.2 空洞卷积 |
| 4.3 亚像素卷积 |
| 4.4 双路径多尺度网络架构 |
| 4.5 损失函数 |
| 4.6 实验结果与分析 |
| 4.6.1 实验数据集 |
| 4.6.2 网络参数设置 |
| 4.6.3 结果与分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作结论 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（8）金属表面缺陷检测系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 金属表面缺陷检测的国内外研究现状 |
| 1.3 金属表面缺陷检测的关键技术问题 |
| 1.4 常见的金属表面缺陷检测算法 |
| 1.4.1 基于统计的方法 |
| 1.4.2 基于频谱的方法 |
| 1.4.3 基于模型法及其他方法 |
| 1.5 本论文主要工作及内容安排 |
| 1.5.1 主要工作 |
| 1.5.2 内容安排 |
| 第2章 视觉检测系统硬件设计 |
| 2.1 视觉系统 |
| 2.1.1 机器视觉系统硬件结构 |
| 2.1.2 视觉系统需求分析 |
| 2.2 光源 |
| 2.2.1 光源的类型 |
| 2.2.2 光源的选择 |
| 2.3 摄像机 |
| 2.3.1 线阵相机与面阵相机 |
| 2.3.2 相机基本技术指标 |
| 2.3.3 相机的选型 |
| 2.4 金属表面缺陷检测系统硬件设计 |
| 2.4.1 检测对象参数分析 |
| 2.4.2 基于分布式的系统结构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 图像预处理 |
| 3.1 图像增强概述 |
| 3.2 图像去噪 |
| 3.2.1 噪声数据的来源与类型 |
| 3.2.2 去噪基本方法 |
| 3.3 金属表面缺陷图像预处理分析 |
| 3.3.1 基于中值滤波的图像平滑去噪处理 |
| 3.3.2 基于拉普拉斯的图像锐化增强处理 |
| 3.3.3 图像纹理特征的分析 |
| 3.3.4 形状特征的分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于深度学习的缺陷检测 |
| 4.1 卷积神经网络CNN |
| 4.1.1 卷积层 |
| 4.1.2 池化层 |
| 4.1.3 完全连接层 |
| 4.2 AlexNet |
| 4.3 GoogLeNet |
| 4.4 实验检测 |
| 4.4.1 实验一: 使用单个CNN进行分类 |
| 4.4.2 实验二: 按分类阈值拒绝数据 |
| 4.4.3 CNN排斥 |
| 4.5 结论 |
| 第5章 在线缺陷检测系统 |
| 5.1 软件平台开发概述 |
| 5.2 视觉系统实现的关键技术 |
| 5.3 检测软件界面 |
| 5.3.1 客户端系统界面介绍 |
| 5.3.2 图像处理系统界面介绍 |
| 5.4 金属表面缺陷检测流程 |
| 5.5 基于机器视觉的APLIX铝型材缺陷检测应用 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文研究工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于机器视觉的露天矿边坡裂隙检测及量化统计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 露天矿边坡形变监测技术研究现状 |
| 1.2.2 数字图像技术在工程监测中应用研究现状 |
| 1.2.3 裂缝检测方法研究现状 |
| 1.2.4 研究现状评述 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小节 |
| 2 相关理论方法分析 |
| 2.1 数字图像处理技术 |
| 2.1.1 图像降噪 |
| 2.1.2 图像数据增强 |
| 2.2 深度学习 |
| 2.2.1 深度学习原理 |
| 2.2.2 卷积神经网络 |
| 2.2.3 Mask R-CNN概述 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于改进MASK R-CNN的露天矿边坡裂隙检测研究 |
| 3.1 露天矿边坡裂隙检测模型分析 |
| 3.1.1 裂缝检测算法对比分析 |
| 3.1.2 露天矿边坡裂隙检测模型框架 |
| 3.2 露天矿边坡裂隙图像增强算法 |
| 3.2.1 基于滑动窗口的边坡裂隙图像增强算法流程 |
| 3.2.2 露天矿边坡裂隙图像数据集 |
| 3.3 露天矿边坡裂隙智能检测模型构建 |
| 3.3.1 边坡裂隙智能检测网络优化模型 |
| 3.3.2 边坡裂隙多尺度特征提取 |
| 3.3.3 边坡裂隙目标分割 |
| 3.4 露天矿边坡裂隙检测仿真实验结果与分析 |
| 3.4.1 模型评价指标 |
| 3.4.2 露天矿边坡裂隙检测模型骨干架构网络 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于图像处理的露天矿边坡裂隙量化统计方法研究 |
| 4.1 复杂背景下的露天矿边坡裂隙拼接 |
| 4.2 露天矿边坡裂隙形态分类 |
| 4.3 露天矿边坡裂隙量化统计方法 |
| 4.3.1 单裂隙统计指标设计 |
| 4.3.2 裂隙连通域标记算法 |
| 4.3.3 裂隙图像骨架提取算法 |
| 4.4 露天矿边坡裂隙量化统计仿真实验结果与分析 |
| 4.4.1 裂隙形态分类评价指标 |
| 4.4.2 露天矿边坡裂隙量化统计结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 露天矿边坡裂隙检测及量化应用研究分析 |
| 5.1 露天矿边坡数据准备及实验环境 |
| 5.2 露天矿边坡裂隙检测结果评价与分析 |
| 5.2.1 露天矿边坡图像分类 |
| 5.2.2 露天矿边坡裂隙检测结果直观分析 |
| 5.2.3 露天矿边坡裂隙检测结果客观分析 |
| 5.3 露天矿边坡裂隙量化统计结果与分析 |
| 5.3.1 边坡裂隙形态分类 |
| 5.3.2 边坡裂隙量化统计分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间的学术成果 |
| 致谢 |
（10）一种多模态信息融合的语音情感识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 语音情感识别研究背景 |
| 1.2 语音情感识别研究意义 |
| 1.3 语音情感识别国内外研究现状 |
| 1.4 语音情感识别研究动机及主要研究内容 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 第二章 语音情感识别基础知识 |
| 2.1 主要概念 |
| 2.2 语音数据预处理 |
| 2.2.1 特征提取与选择 |
| 2.2.2 特征分类 |
| 2.2.3 语音情感数据库 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 面部表情识别与语音情感识别主要方法概述 |
| 3.1 面部表情识别过程 |
| 3.1.1 人脸检测 |
| 3.1.2 人脸追踪 |
| 3.1.3 面部特征提取 |
| 3.1.4 面部情感分类 |
| 3.2 基于深度学习的语音情感识别 |
| 3.2.1 基于深度神经网络的情感识别 |
| 3.2.2 基于循环神经网络的情感识别 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 多模态信息融合的语音情感识别 |
| 4.1 研究思路介绍 |
| 4.2 本文提出的识别模型 |
| 4.2.1 多模态语音情感识别 |
| 4.2.2 潜在空间平面融合方法 |
| 4.2.3 基于多模态信息融合的方法 |
| 4.3 实验分析 |
| 4.3.1 数据集和评估指标 |
| 4.3.2 特征融合效果 |
| 4.3.3 决策融合的效果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、“模式识别图象数据库”的理论方法和应用研究取得瞩目进展（论文参考文献）
- [1]模糊神经网络的性质及方块苗文图像识别的研究[D]. 熊涛. 吉首大学, 2021
- [2]基于小波稀疏表示和深度学习的高压设备局部放电识别应用研究[D]. 张安琪. 中国矿业大学, 2021
- [3]自组织视角下我国竞技体育高质量发展模式研究[D]. 赵吉峰. 上海体育学院, 2021(09)
- [4]基于多通道的中药材粉末显微特征识别研究[D]. 郝晨宇. 北方工业大学, 2021
- [5]面向复杂博弈场景的态势评估技术研究[D]. 韩建雨. 北京邮电大学, 2021(01)
- [6]粒计算视角下三支决策TAO模型及其治略度量研究[D]. 郭豆豆. 哈尔滨师范大学, 2021(08)
- [7]基于深度学习的低剂量CT图像重建方法研究[D]. 王艳飞. 太原理工大学, 2021(01)
- [8]金属表面缺陷检测系统研究与实现[D]. 陈文文. 扬州大学, 2021(08)
- [9]基于机器视觉的露天矿边坡裂隙检测及量化统计研究[D]. 刘丹洋. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [10]一种多模态信息融合的语音情感识别研究[D]. 江东霖. 沈阳师范大学, 2021(09)