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吴毕业设计模板（正文）
- 吴毕业设计模板（正文） 对遥感图像空间信息的提取方法进行了总体性的概述，深入研究了遥感图像空间信息提取过程中的图像的平滑预处理、图像的边缘检测、图像增强、图像阈值分割、目标物体的轮廓提取及图像的测量等遥感图像处理技术，进行了各种算法的比较。
虹膜身份识别技术
- 介绍了当前最有发展前景的生物特征识别技术一虹膜身份识别技术，它包括虹膜图像的获取、预处理、特征提取与编码以及分类几个步骤。详细介绍了当今具有代表性的虹膜识别算法，指出各种算法的特点并比较其优劣。最后，针对 虹膜识别技术存在的主要问题分析了虹膜识别的发展方向，即精度高、速度快、鲁棒性好的定位算法，高效的特征提取方法，机器学习的分类方法，虹膜图像的质量评价方法，不完整、不合作情况下的虹膜识别研究以及活体虹膜检测等。
聚类算法研究
- 聚类是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一项重要技术。全面总结了数据挖掘中聚类算法的研究现状,分析比较了它们的性能差异和各自存在的优点及问题,并结合多媒体领域的应用需求指出了其今后的发展趋势。
基于RBF神经网络的CPI预测
- 采用RBF神经网络的结构、特性和训练算法，根据CPI(消费者物价指数)与其影响因素之间存在的映射关系，应用神经 网络建立了多因素非线性时间序列预测模型。最后通过仿真实验和研究，把RBF神经网络与传统的BP网络预测结果进行比较，结果证明，该模型的预测精确度更高，结果令人满意。
基于模糊理论的图像分割算法研究（一）
- 本文介绍讨论了几种目前广泛应用的图像边缘检测、图像阈值分割的各种算法，并给出了对比分析;对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述;给出了标准遗传算法的原理、过程、实验结果及分析. 实验结果表明，本文提出的遗传分割算法优于传统分割算法。
人工鱼群算法的改进及应用研究
- 人工鱼群算法的改进及应用研究，人工鱼群算法的参数分析，比例选择算子用于机械设计优化
基于NS2的无线自组网路由协议的研究与仿真
- 无线自组网是一个多跳、临时、可自由移动的无中心网络。它不需要现有信息基础网络设施的支持，可以在任何时候、任何地点快速构建。其自身的特殊性决定了路由协议的特殊性和重要性，因此，需要为无线自组网设计专门的路由协议和各种算法。
基于混合粒子群的土壤水分特征曲线参数优化
- 摘要：土壤水分特征曲线是研究土壤水运动的重要参数。Van Genuchten 方程（简称VG方程）是目前运用最广泛的土壤水分特 征曲线方程。将VG方程参数计算问题转化为一个非线性优化问题，然后构建单纯形算法和基本粒子群算法相结合的混合粒子 群算法对其进行求解。仿真实验结果表明采用混合粒子群算法与普通遗传算法、混合遗传算法、基本粒子群算法相比，不但提高 了收敛成功率、降低了迭代次数，而且对参数的取值范围也放宽了；采用混合粒子群算法计算参数的精度比非线性单纯形法和阻 尼最小二乘法要高，且不需
基于压缩感知的单快拍波束形成
- 单块拍情况下的波束形成算法研究，文章采用的是圆阵，通过压缩感知，信号恢复率得到了很大的提高。
神经网络极速学习方法研究
- 单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用，但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要，成为制约其发展的主要瓶颈。产生这种情况的两个主要原因是：（1）传统的误差反向传播方法(back propagation，BP)主要基于梯度下降的思想，需要多次迭代；（2）网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定。因此算法的计算量和搜索空间很大。针对以上问题，借鉴ELM的
On partial errors-in-variables models with inequality constraints of parameters and variables
- 不等式约束的Partial EIV 模型的算法研究。这是对总体最小二乘的拓展，是研究不等式约束总体最小二乘很好的文章。
esprit算法研究
- 介绍了ESPRIT算法的建模与仿真，包括数学模型和公式详细的推导流程
用于光纤传感的干涉解调方法
- 主要是光纤传感器PGC解调算法，工作原理及实现结构，研究了相位生成载波调制解调原理，解调系统技术指标。 Vivado和Linux开发环境下，使用Verilog HDL语言和C语言通
气动辨识方法
- 气动参数辨识是检验飞行器的真实气动特性与设计值的匹配性的重要方法。研究分 析基于理论计算的方法和基于增广的扩展卡尔曼滤波算法，通过实测数据，对比 2 种辨识方法的 估计结果，得到了扩展卡尔曼滤波法可以有效降低实测数据中的噪声影响，获取更加精确的估计 结果的结论
基于混合集合规划的大规模生产排程算法的研究
- 生产排程问题是一个复杂的组合优化问题 . 本文采用 混合集合规划方法对该问题进行建模与求解 。对于大规模问题 , 根据滚动排程 的思想 , 先将数据按照一 定的规则分成若干小规模数据 , 并分别对小规模数据的问题进行求解 , 然后根据滚动、 衔接逻辑 , 将分解后的小规模数据问题的解进行合并形成大规模数据问题的一个解
gvf snake 算法研究
- 基于kass提出的snake模型研究，进一步进行gvf改进，注册国家专利，非常有效