导读:本文包含了期望值最大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:光学,自适应光学图像,大气湍流,最大似然函数
期望值最大化论文文献综述
张丽娟,杨进华,苏伟,姜成昊,王晓坤[1]（2014）在《基于改进的期望值最大化自适应光学图像多帧迭代去卷积算法》一文中研究指出为提高自适应光学图像复原的效果,基于期望值最大化理论,提出了一种基于改进期望值最大化(EM)算法的自适应光学(AO)图像多帧联合去卷积算法。通过建立多帧AO图像退化的数学模型,推导出基于相位误差并随时间变化的点扩散函数(PSF)模型,根据图像功率谱密度及约束图像支持域的方法对AO图像进行去噪处理。应用AO成像系统参数与正则化技术相结合对EM算法进行改进,建立多帧AO图像联合去卷积的代价函数及其参数估计的优化模型。利用所建模型对模拟图像和实际观测的AO图像进行图像复原实验验证文中算法的复原效果。实验结果表明,与Wiener迭代盲去卷积、Richardson-Lucy迭代盲去卷积算法相比,文中算法迭代次数减少14.3%,估算精度有了明显提高,辨识出了AO图像的PSF,复原出了清晰的观测目标图像。研究结果对实际AO图像复原有一定的应用价值。(本文来源于《兵工学报》期刊2014年11期）
王小玲,沈月琴,朱臻[2]（2013）在《考虑碳汇收益的林地期望值最大化及其敏感性分析——以杉木和马尾松为例》一文中研究指出基于我国南方集体林区杉木、马尾松成本收益的基础数据,运用生长方程及碳贮量生物量转变和扩展因子法分别对杉木、马尾松的碳贮量进行估算,通过构建修正后的Hartman模型,对比了考虑和不考虑碳汇收益的林地期望值,并模拟分析了贴现率、投入品价格和产出品价格变动对考虑碳汇收益的林地期望值的敏感性。研究结果表明:(1)杉木轮伐期约为马尾松的一半,但单一轮伐期内净收益却高于马尾松;(2)两树种林地期望值均呈现倒"U"形,两者差距先增大后减小;(3)贴现率与林地期望值呈负相关,同一价格因子对不同树种的敏感性存在差异。(本文来源于《南京林业大学学报(自然科学版)》期刊2013年04期）
王小玲,沈月琴,朱臻[3]（2012）在《考虑碳汇收益的林地期望值最大化及其敏感性分析——以杉木和马尾松为例》一文中研究指出本研究基于我国南方集体林区杉木、马尾松成本收益的基础数据,运用生长方程及碳贮量生物量转变和扩展因子法分别对杉木、马尾松的碳贮量进行估算,通过构建修正后的Hartman模型,对比了考虑和不考虑碳汇收益的林地期望值,并模拟分析了贴现率、投入品价格和产出品价格变动对考虑碳汇收益的林地期望值的敏感性。研究结果表明:①杉木轮伐期约为马尾松的一半,但单一轮伐期内净收益却高于马尾松;②随轮伐期不断延长,杉木和马尾松考虑和不考虑碳汇收益的林地期望值均为先递增后递减的倒"U"形状,两者差距呈现先增大后减小的趋势;③贴现率与林地期望值呈负相关,且随贴现率不断增加,两个树种的林地期望值变动幅度不断减小,但同一价格因子对不同树种的敏感性不同。(本文来源于《绿色经济与林业发展论——第六届中国林业技术经济理论与实践论坛论文集》期刊2012-11-17）
赵慧洁,曲磊,程宣[4]（2009）在《基于期望值最大化的高光谱图像迭代复原算法》一文中研究指出声光可调谐滤光器(AOTF)的谱线半峰全宽(FWHM)以及换能器结构的不理想导致图像退化,空间分辨率降低。为了提高光谱数据的空间分辨率,将计算机断层图像复原中的期望值最大化(EM)算法应用到降质图像预处理中,可在对图像模糊降质程度估计不准确时进行运算,利用迭代求解逐次逼近最终收缩于原始目标。实验结果表明,该算法不依赖于数字图像周期拼接的假设,因而有效避免了传统的去卷积复原算法中产生的边界振铃现象,提高了图像的空间分辨率,图像质量得到改善。该算法对改善AOTF高光谱成像质量有较大意义。(本文来源于《光学学报》期刊2009年08期）
武杰,聂生东,汪红志,张学龙,周滟[5]（2007）在《基于期望值最大化方法的磁共振图像人脑组织分割》一文中研究指出目的利用期望值最大化方法进行磁共振图像的人脑组织分割。方法在分析当前常用的医学图像分割方法的基础上,提出一种基于统计理论的期望值最大化分割方法,并给出了相应的理论算法模型和实现步骤,最后用Visual C++6.0编程,并对磁共振大脑图像进行实验,并与应用SPM软件对同一幅图像的分割结果进行分析比较。结果本文分割方法与SPM软件的分割结果非常接近,大脑灰质、白质、脑脊液等组织之间边界清晰,总体不确定性较小。结论本文分割方法切实可行,分割效果较好,为进一步的磁共振图像分析和疾病研究提供了一种有效工具。(本文来源于《中国医学影像技术》期刊2007年10期）
彭展声,农秀丽,朱家荣[6]（2006）在《基于综合期望值最大化的模糊多属性决策方法》一文中研究指出针对只有部分属性权重信息,而属性指标表示形式多样的多属性决策问题,给出了把属性指标表示为梯形模糊数的方法；并提出了通过一个线性规划模型求解最优权重向量,把方案的综合模糊期望值,用以确定方案的优劣次序的决策方法最后,通过实例表明了该方法的实用性和有效性。(本文来源于《南宁师范高等专科学校学报》期刊2006年03期）
期望值最大化论文开题报告
（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：
基于我国南方集体林区杉木、马尾松成本收益的基础数据,运用生长方程及碳贮量生物量转变和扩展因子法分别对杉木、马尾松的碳贮量进行估算,通过构建修正后的Hartman模型,对比了考虑和不考虑碳汇收益的林地期望值,并模拟分析了贴现率、投入品价格和产出品价格变动对考虑碳汇收益的林地期望值的敏感性。研究结果表明:(1)杉木轮伐期约为马尾松的一半,但单一轮伐期内净收益却高于马尾松;(2)两树种林地期望值均呈现倒"U"形,两者差距先增大后减小;(3)贴现率与林地期望值呈负相关,同一价格因子对不同树种的敏感性存在差异。
（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。
期望值最大化论文参考文献
[1].张丽娟,杨进华,苏伟,姜成昊,王晓坤.基于改进的期望值最大化自适应光学图像多帧迭代去卷积算法[J].兵工学报.2014
[2].王小玲,沈月琴,朱臻.考虑碳汇收益的林地期望值最大化及其敏感性分析——以杉木和马尾松为例[J].南京林业大学学报(自然科学版).2013
[3].王小玲,沈月琴,朱臻.考虑碳汇收益的林地期望值最大化及其敏感性分析——以杉木和马尾松为例[C].绿色经济与林业发展论——第六届中国林业技术经济理论与实践论坛论文集.2012
[4].赵慧洁,曲磊,程宣.基于期望值最大化的高光谱图像迭代复原算法[J].光学学报.2009
[5].武杰,聂生东,汪红志,张学龙,周滟.基于期望值最大化方法的磁共振图像人脑组织分割[J].中国医学影像技术.2007
[6].彭展声,农秀丽,朱家荣.基于综合期望值最大化的模糊多属性决策方法[J].南宁师范高等专科学校学报.2006