导读:本文包含了模板提取论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:系统日志,文本相似度,日志模板,FP-tree
模板提取论文文献综述
刘洪歧,陈远平,马建化[1]（2019）在《系统日志模板提取方法研究》一文中研究指出提取日志模板是处理海量系统日志十分有效的方法.本文以Web系统日志为切入点,采用基于标签识别树的模板提取方法提取日志模板,并在其基础上,研究并完善了其日志预处理和模板表达式生成方法.针对于系统日志普遍存在的结构复杂问题,具体采用了基于文本相似度的预处理方法,实现了日志消息分类;采用模板最大匹配的方法,解决了由于日志格式不统一和切词导致的模板匹配度低的问题.最后,对本次日志模板提取方法的实验进行了评估,结果证明该方法的准确率达到96.4%,且模板匹配度大幅上升.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年10期）
潘浩,卫宇杰,潘尔顺[2]（2019）在《基于自动提取句法模板的情感分析》一文中研究指出提出了一种自动化提取情感依存句法关系的分析方法。在待分析语句依存句法树的基础上,结合中文语法特点,定义了分枝、嫁接、剪枝和枝解四种基本操作,压缩依存树的特征空间的同时将语句转换成表征句法关系的子树集合,最后利用遗传算法求解最优情感子树集。针对第叁届自然语言处理及中文计算会议(NLPCC 2014)评测数据的实验结果表明,该方法在语句是否表达情感的判别上具有优异效果。与基于词典的情感分析结合,可降低词典对客观句的高误判缺陷,进而明显改进基于词典的情感分析方法。(本文来源于《中文信息学报》期刊2019年09期）
袁昊,金铭,邱昱,李兴[3]（2019）在《基于电力系统日志的模板提取研究》一文中研究指出针对运维人员难以从海量电力系统日志中提取关键信息的问题,提出基于电力系统日志的模板提取方法。该方法能快速从海量电力系统日志中提取日志模板,为运维人员预防和检测电力系统故障提供重要的前期准备。首先根据电力系统日志特征,将日志分解为消息头、消息体和特殊符号;然后从2个不同角度切入,研究2种不同的模板提取模型;最后使用真实的电力系统日志,采用Rand_index方法评估2种模型的准确性。结果表明,在从电力系统日志选取的4种不同类型日志中,基于FT-tree(Frequent Template Tree,频率模板树)的模板提取模型平均准确率达到91.7%,高于基于Jaccard系数模板提取模型的准确率。(本文来源于《电力信息与通信技术》期刊2019年08期）
徐添翼,蔡萍,刘小华,马艺馨[4]（2019）在《模板优选结合非线性模板匹配多普勒胎心率提取方法》一文中研究指出超声多普勒胎心心率测量方法是目前胎心心率计数的金标准,但现有各种胎心仪的胎心率提取算法在第二产程母体干扰较强的情况下容易发生误检。针对这一不足,本文提出了优选模板结合非线性模板匹配的方法,该方法通过聚类建立时频帧模板库,然后从模板库中选取模板对信号进行模板匹配。在对信号进行短时傅里叶变换后,逐帧对信号与模板的差进行带泄露线性整流(LReLU)函数的最优化,以优化结果作为模板匹配度。最后,对匹配度曲线进行峰值提取,获取胎心率。本研究将提出的方法与自相关法进行对比,结果显示本文方法比自相关方法的检出正确率平均提高20%,23%的样本正确率提高50%以上。本文通过分析干扰与信号发生混合时的特点设计算法,希望通过本文为胎心率提取提示一种不仅仅关注信号层面的新思路。(本文来源于《生物医学工程学杂志》期刊2019年04期）
陈思阳,李文姣,樊启猛,王韧,杨岩涛[5]（2019）在《中药提取工艺的超分子“印迹模板”作用规律探讨》一文中研究指出选用适宜的中药提取工艺是中药制剂制备过程的关键环节,也是行业人员关注的热点。近年来,中药提取原理不断创新,技术不断完善发展,新思路与新方法不断涌现,面对着各式各样的中药提取方法,如何针对中药多成分群的特点,选择或创新适宜的提取方法高效提取中药有效成分是经常遇到的难题。因此亟需对目前中药提取工艺的研究现状进行梳理,对中药多成分间相互作用特征进行探讨,并提出一套适应多成分目标优化提取方法。基于此,引进超分子化学,结合超分子"印迹模板"理论,从"分子社会"间作用层面上提出适宜中药有效成分特点的中药定性定量提取的理论、方法与技术,旨在推动中药提取工艺研究的发展,促进中药制剂生产工艺的进步,加快实现中药制药现代化进程。(本文来源于《中草药》期刊2019年12期）
杨靖民[6]（2019）在《复杂表格文档图像的模板识别与提取》一文中研究指出随着互联网信息技术的发展,越来越多的组织机构开始构建信息化系统以实现业务流程的无纸化处理,但涉及跨机构的协同业务时,由于保密等因素的限制,跨机构的信息化系统构建困难,所以目前协同业务基本仍在使用纸质表格文档作为业务载体。机构收到业务表格后,需要将表格信息录入内部信息化系统,录入工作以往由人工进行,而由于近些年业务数量持续增加,人工录入无法满足业务时效性要求,所以纸质表格文档的自动录入愈发重要。自动录入主要包括文本识别和版式提取,目前文本识别技术已经成熟,所以重点在于提取表格的版式,表格根据版式可分为有框线表格与无框线表格。通过影印扫描后得到表格图像,本文的目的就是从表格图像中提取出表格的版式。为提取出表格版式,本文定义了表格模板,通过提取模板实现表格结构与内容的自动化识别。其中,有框线表格图像的模板提取分为叁步,检测表格框线、还原表格结构、提取标题域,提取出的模板可用于对单张有框线表格图像进行分类;无框线表格图像的模板提取也分为叁步,提取表格文字块、标注训练语料、训练构词模型,提取出的模板可用于验证单张无框线表格图像识别结果并纠正文字块划分错误。本文设计并实现了复杂表格文档图像模板识别与提取系统。首先,论文阐述了研究背景及研究意义,给出了论文的研究内容、主要工作及章节安排。其次,对表格识别及图像相似度分析的相关技术进行了调研。然后,分析了系统的需求、设计了系统的总体架构,根据功能划分将系统拆分为模板提取与管理子系统和表格识别与分类子系统,分别给出了两个子系统的系统框架图,对两个子系统进行了模块划分。接着分别对两个子系统进行了详细的设计与实现,其中对检测表格框线以及还原表格结构的算法进行了改进,并提出利用空间位置信息还原表格行列的渐进式投影法和对齐特征查找法。最后,分别对两个子系统进行了功能测试和效果展示,验证整体系统符合设计原则并达到预期效果。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-06）
邢金金[7]（2019）在《结合面向对象深度学习分类与模板匹配的道路网提取研究》一文中研究指出道路作为重要的人工地物和基础的地理数据,一直是地图更新的重点目标,道路信息的提取既是重点也是难点。从遥感图像上提取道路网,比较有代表性的类型是基于分类和基于模板匹配的方法。在基于分类的方法中,面向对象分类,其准确性和形态精确性受限于图像分割等技术环节;而最新出现的深度学习技术则需要大样本训练,对样本量和质量均有较高的要求。另一方面,模板匹配技术利用用户设定的模板进行图像目标的相似性匹配和搜索实现目标的识别与提取,可以避免分割带来的误差;但模板匹配方法往往需要手工设定模板,操作繁琐,在大范围遥感图像匹配任务上难以保证模板的完备性和普适性。本文针对现有道路网提取技术存在的不足,结合面向对象、深度学习以及模板匹配技术,实现高空间分辨率遥感影像中道路网的自动提取。论文的主要工作如下:(1)基于面向对象的深度学习分类实现道路网粗提设计了适用于深度学习分类的样本库,并通过样本库训练得到深度学习分类模型。在道路网分类提取中,首先通过硬边界约束的图像分割,获取面状特征基元,而后设计面基元内图像块投票表决的方式实现基元深度分类。其次提取分类图层中的道路要素,进行骨架计算和规则筛选,得到初始骨架路网。(2)基于自动模板匹配的道路网精化针对初始骨架路网存在形态上不精确,位置上有偏移等缺陷,以初始骨架路网为基准,自动生成道路初始模板;引入刚性模板匹配与可变形模板匹配两种模板匹配技术,对道路骨架进行形态和位置上的修正,并形成双线道路作为最终提取结果。选择不同传感器、不同环境背景的多景高空间分辨率遥感影像为实验数据源进行了方法测试。实验结果表明,针对不同环境背景下的道路,其中刚性模板匹配对于乡村区域的道路定位精度较高,而可变形模板匹配技术则对背景复杂的城市区域定位精度较高。实际使用需综合考虑道路所处的背景环境,选择合适的模板匹配方式进行道路网精化。综合看来,通过结合面向对象、深度学习以及模板匹配技术,方法能够准确提取影像中的主干道路信息,具有较高的提取精度,且由于不需要手工选取道路模板,方法自动化程度较高。(本文来源于《南京师范大学》期刊2019-05-16）
瞿中,徐芳琳,安世全[8]（2019）在《一种模板匹配与高适应性的裂缝骨架提取算法》一文中研究指出在对裂缝图像骨架进行提取时,已有的算法通常存在细化后骨架主体信息缺失、毛刺去除效果随图像规模增大而快速下降等问题。针对上述问题,该算法提出一种模板匹配与高适应性的裂缝骨架提取算法。首先,结合模板匹配对Rosenfeld细化算法进行改进,以保留骨架主体结构;然后提出一种高适应性毛刺去除算法,以分支像素点数量与细化后骨架图像目标像素点数量之比作为判断标准,可以高效适应不同目标像素点密度和规模的裂缝图像。实验结果表明,该算法能够有效实现单一像素宽度骨架并尽可能去除骨架毛刺,有一定的可行性及优越性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年12期）
逯睿琦,马惠敏[9]（2018）在《多尺度显着性区域提取的模板匹配》一文中研究指出针对模板匹配过程中强遮挡、剧烈背景变化及物体非刚性形变等难题,本文提出了一种基于多尺度显着性区域提取的模板匹配算法。算法采用多尺度-显着性特征并行提取的方式:一方面利用空间金字塔模型将参考图像中的模板和待匹配图像中的目标区域分割成不同尺度的网格,采用可形变多相似性度量方法(Deformable Diversity Similarity,DDIS)计算不同尺度下的匹配得分;同时,算法提取模板区域的显着性区域图,形成模板区域的显着性得分;随后,利用显着性得分对不同尺度的匹配得分进行加权融合,在融合得到的匹配得分图上寻找最佳匹配区域。算法与取得目前最好结果的DDIS方法相比,AUC(Area Under Curve)指标提升2.9%。实验结果表明,显着性区域提取使匹配方法更加关注目标物体,削弱背景及遮挡物体对其影响,从而增强模板匹配方法对于背景变化及遮挡的抵抗能力。另外,空间金字塔模型能够增强模板匹配方法对于物体不同尺度下的特征提取,如物体的局部轮廓及结构特征等。二者结合有效地提高了匹配精度。(本文来源于《光学精密工程》期刊2018年11期）
杨礼,于海洋,吴建鹏,王燕燕,李莹[10]（2018）在《基于模板匹配的高分影像椰子树提取方法》一文中研究指出林木识别与提取是林业遥感的重要研究内容,快速获取树木密度等参数信息对于经济林的高效可持续经营管理具有一定参考价值。文中采用无人机高分辨率影像数据,建立一种基于图像模板匹配算法的椰子树自动提取方法。首先采用相关系数模板生成算法,将高分辨率正射影像上采集的椰子树样本生成匹配模板组,根据建立的模板计算出相应波段的相关系数影像层,最后基于灰度相似度测度模板匹配算法设置适当的相关系数阈值来实现单株椰子树的识别。试验中分析不同光谱波段、不同模板组和相关系数阈值设置对单株树识别的影响。实验表明,对椰子树用红波段单一模板,相关系数阈值设为0.1进行模板匹配效果较好,椰子树识别完整率达到85.9%,识别准确率达到95.7%。(本文来源于《测绘工程》期刊2018年11期）
模板提取论文开题报告
（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：
提出了一种自动化提取情感依存句法关系的分析方法。在待分析语句依存句法树的基础上,结合中文语法特点,定义了分枝、嫁接、剪枝和枝解四种基本操作,压缩依存树的特征空间的同时将语句转换成表征句法关系的子树集合,最后利用遗传算法求解最优情感子树集。针对第叁届自然语言处理及中文计算会议(NLPCC 2014)评测数据的实验结果表明,该方法在语句是否表达情感的判别上具有优异效果。与基于词典的情感分析结合,可降低词典对客观句的高误判缺陷,进而明显改进基于词典的情感分析方法。
（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。
模板提取论文参考文献
[1].刘洪歧,陈远平,马建化.系统日志模板提取方法研究[J].计算机系统应用.2019
[2].潘浩,卫宇杰,潘尔顺.基于自动提取句法模板的情感分析[J].中文信息学报.2019
[3].袁昊,金铭,邱昱,李兴.基于电力系统日志的模板提取研究[J].电力信息与通信技术.2019
[4].徐添翼,蔡萍,刘小华,马艺馨.模板优选结合非线性模板匹配多普勒胎心率提取方法[J].生物医学工程学杂志.2019
[5].陈思阳,李文姣,樊启猛,王韧,杨岩涛.中药提取工艺的超分子“印迹模板”作用规律探讨[J].中草药.2019
[6].杨靖民.复杂表格文档图像的模板识别与提取[D].北京邮电大学.2019
[7].邢金金.结合面向对象深度学习分类与模板匹配的道路网提取研究[D].南京师范大学.2019
[8].瞿中,徐芳琳,安世全.一种模板匹配与高适应性的裂缝骨架提取算法[J].计算机应用研究.2019
[9].逯睿琦,马惠敏.多尺度显着性区域提取的模板匹配[J].光学精密工程.2018
[10].杨礼,于海洋,吴建鹏,王燕燕,李莹.基于模板匹配的高分影像椰子树提取方法[J].测绘工程.2018