导读:本文包含了模型选择方法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:嵌入式特征选择,L1正则化,入侵检测,电力通信网
模型选择方法论文文献综述
亢中苗,赵志强,周玉白[1]（2019）在《基于嵌入式特征选择与L1正则化模型的电力通信网入侵检测方法》一文中研究指出委内瑞拉大停电等由网络入侵导致的电网大停电事件为电力系统网络安全管理敲响警钟。如何辨识电力通信网入侵行为是当前电力系统网络安全管理的重要问题。对比了过滤式、包裹式和嵌入式3种特征选择方法异同,介绍了基于L1正则化算子的嵌入式特征选择算法;结合电力通信网通信业务实际,提出了面向实时通信业务的入侵检测实施方法。基于KDD CUP 99数据集构造算例表明,相比于常用的包裹式特征选择方法,该方法能够缩短至少67.9%的平均检测时间,并提升约0.25%的检测准确率。(本文来源于《电力通信技术研究及应用》期刊2019-10-23）
刘慧,徐金龙,赵荣彩,姚金阳[2]（2019）在《学习模型指导的编译器优化顺序选择方法》一文中研究指出针对新的应用程序和目标平台通常需要使用编译器进行程序优化顺序选择,以提升目标代码性能.迭代编译可使优化顺序选择过程自动进行,在允许的时间空间范围内尽可能多地执行程序的不同版本,但该方法是一种机械式搜索,缺少对先前获得经验的利用,需要较大的执行开销.因此,需要能自动预测变换后目标程序性能而不必实际运行程序的优化编译方法.提出一种编译器优化顺序选择方法:Features ANN.该方法首先采用动静结合的程序特征表示技术,对程序特征进行抽取;然后基于程序特征对编译优化空间进行搜索,找到当前程序版本的最佳优化;最后,由程序特征和最佳优化形成训练样本,基于人工神经网络(artificial neural network, ANN)形成监督学习模型,对新程序的最佳编译优化顺序进行预测.实验结果表明,Features ANN与2种现有迭代编译方法GraphDSE和ClusterDSE比较时,在2种平台上相对于编译器标准优化级别-O3分别获得1.49x,1.25x,1.38x和1.41x,1.16x,1.22x的执行时间加速比.此外,与现有非迭代编译方法相比时,Features ANN也获得了有效的性能提升.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2019年09期）
张晔嘉[3]（2019）在《军事信息系统中数字几何模型缩略图视角选择方法》一文中研究指出军事信息系统中使用了大量的数字几何模型用于叁维可视化、数字化机场部署等。针对军事信息系统中对数字几何模型的管理和浏览,该文提出了一种数字几何模型缩略图视角选择方法。首先,在预分割模型的基础上,选择了32个候选缩略图视角;其次,在各候选视角下,提取了模型的叁类模型特征;最后,对每一类模型特征赋予其权重并设计了对候选视角打分的权重函数;最后,选取得分最高的视角作为模型的缩略图视角。实验结果表明:该方法所选出的缩略图视角适用于军事信息系统中对数字几何模型的管理和浏览。(本文来源于《电子质量》期刊2019年08期）
熊杰,武雅珍,韩佳昊,郭云飞,张依鸣[4]（2019）在《基于模糊控制方法的加气站甲烷扩散模型选择》一文中研究指出加气站在正常营运以及储存运输过程中会产生泄漏事故,准确选择扩散模型模拟可有效地寻找扩散源和模拟扩散。比较各种扩散模型特征,选择适用于加气站甲烷气体的扩散模型作为模型库,选取关键参数作为输入量,利用Matlab中的模糊控制箱(fuzzy)设计出气体选择模糊控制选择器。利用中国气象局综合观测培训实习基地数据对其附近的CNG加气站进行仿真实验,结果表明:利用模糊控制的方法可实现对气体扩散模型的选择,有效选择合适扩散模型;在不同温度风速、风向变化率情况下,模型选择会有突变,选择最优模型模拟扩散最佳;南京加气站甲烷泄漏气体扩散模型选择呈现出明显的季节特征,冬季主要为静风扩散模型,夏季以高斯扩散模型和Sutton模型为主。(本文来源于《能源与环保》期刊2019年07期）
戴杰,李振环,马君[5]（2019）在《双足大鼠脊柱侧凸动物模型的建立及手术方法的选择》一文中研究指出目的探究双足大鼠脊柱侧凸动物模型的建立及手术方法的选择。方法 3周龄SD大鼠30只被随机分为叁组,每组10只。空白对照组不做任何处理;双足鼠组手术切除双上肢及尾部;双足去松果体组手术切除双上肢及尾部,并切除松果体。比较叁组大鼠的死亡率。使用全自动数字化X线摄片机测定大鼠上下椎体侧凸处冠状面及矢状面的Cobb角监测脊柱侧凸情况。结果双足鼠组和双足去松果体组的手术时长比较,差异无统计学意义(P> 0.05),空白对照组及双足鼠组的大鼠顺利渡过了手术及建模期,无死亡大鼠,而松果体组术中死亡1例大鼠,建模期内死亡2只大鼠,叁组大鼠死亡率比较,差异无统计学意义(P> 0.05)。叁组大鼠不同时间的Cobb角随着时间的推移不断增大,术后10周的Cobb角均明显大于术后2周(P <0.05);叁组大鼠术后2,4,6,8,10周的Cobb角比较,差异有统计学意义(P <0.05)。空白对照组及双足鼠组大鼠并未发生脊柱侧凸,而双足去松果体组大鼠发生了脊柱侧凸(60%),叁组大鼠的脊柱侧凸发生率比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论本研究通过松果体切除术建立双足鼠脊柱侧凸动物模型,该模型可在不损坏大鼠脊柱的基础上借助重力诱导其脊柱侧凸值得推广。(本文来源于《山西医科大学学报》期刊2019年07期）
王晶,刘彭[6]（2019）在《回归分析方法中模型选择问题的实例初探》一文中研究指出通过教材中的一个实例,对一元回归方程的模型选择过程进行了初步探讨。先尝试建立直线回归方程,然后通过残差分析及自相关性检验结果对模型进行改进,最终针对实例中的观测数据建立了一个拟合和预测效果较好的二次多项式回归方程,对已有结论进行了修正。(本文来源于《现代化农业》期刊2019年07期）
杨仁建[7]（2019）在《基于多元模型融合和时延变量选择的动态软测量方法》一文中研究指出针对工业过程软测量中存在的时延、非线性导致预测精度低的问题,提出了一种基于多元模型融合和时延变量选择的动态软测量方法。首先,引入时延变量选择策略,根据信息熵定义联合互信息评价指标,通过螺旋优化算法获取互信息最大条件下的最佳时延变量和历史数据长度。其次,提出了多元模型融合策略,综合高斯模型和正则极限学习机的长处,通过两种模型动态交叉融合对工业过程参数进行预测。最后,针对实际脱丁烷塔装置,分别采用偏最小二乘、最小二乘支持向量机、本文选用方法进行软测量。应用结果表明:文中所述的方法具有很好的预测精度和鲁棒性。(本文来源于《石油化工自动化》期刊2019年03期）
刘长良,张丛,王梓齐[8]（2019）在《基于条件互信息的NO_x生成量模型变量-时滞联合选择方法》一文中研究指出为了提高脱硝系统入口NO_x生成量模型的精度和泛化能力,在选择辅助变量的同时也应考虑变量时滞的影响,提出了一种基于条件互信息的变量-时滞联合选择方法。以条件互信息作为变量选择的依据,抑制辅助变量间相关性造成的信息冗余,同时考虑时滞对变量选择的影响,在选定辅助变量时对时滞进行联合估计,以最大化辅助变量集包含的有效信息。以某600 MW燃煤电站的实际运行数据为算例,基于该联合选择方法和BP神经网络建立了NO_x生成量模型。结果表明:与仅基于互信息或条件互信息进行变量选择相比,基于联合选择方法所建立的模型精度和泛化能力相对较好。(本文来源于《华北电力大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
石玉迎,郑丽华,刘仍海[9]（2019）在《建立肛瘘模型的动物选择与常用造模方法分析》一文中研究指出文章对历年来研究者常用的集中建立肛瘘模型的动物不同的特点、造模方法等内容作以综述。应用计算机检索1950年1月至2017年11月期间PUBMED的相关文章,共收集到22篇相关文献,对符合纳入标准的12篇文献进行分类整理并作为文章参考文献。对常用肛瘘动物模型特点、造模方法的优点与劣势进行总结分析,认为大鼠与兔肛瘘模型在未来肛瘘术后创面愈合模型选择中有极大优势。(本文来源于《中华中医药杂志》期刊2019年06期）
秦铭[10]（2019）在《基于重抽样方法的含缺失数据图模型的模型选择》一文中研究指出图模型是一个与图相关联的统计模型,可以清晰地表示变量之间的条件依赖关系,被广泛应用于机器学习、心理学、生物学和医学等各个领域。在这些应用问题中,图模型的模型选择问题是一个非常重要且具有挑战性的问题。对于高维数据,目前主流的方法是惩罚似然的方法,但该方法依赖于惩罚参数的选取。特别是对于含有缺失数据的高维数据,图模型的模型选择问题更加困难。例如,利用EM算法与惩罚似然集合的方法,往往很难保证算法收敛到全局最大值。本文中,我们将结合稳定性选择和多重插补的方法,考虑数据缺失时高斯图模型的模型选择问题。我们的方法有以下两个特点:第一,通过多重插补来处理缺失值,对稳定性选择进行了扩展;第二,将自助法与多重插补结合起来,可以实现对数据更加强烈的扰动,获得更准确的结果。本文提出了两种实施策略,第一种是先重抽样得到B个自助样本集,然后对B个自助样本集进行多重插补,最后利用稳定性选择得到高斯图模型的估计;第二种是先对原始样本集进行多重插补,然后再对插补数据集重抽样得到自助样本集,最后利用稳定性选择得到高斯图模型的估计。第一种策略称之为GBISS,第二种策略称之为GIBSS。在插补过程中,我们考虑基于mice软件包和miceFast软件包进行实现。本文编写了R语言代码,针对4个模型进行了模拟,考虑了多重插补次数M、调整参数λ的个数n.lambda和门限参数π_(thr)等参数对方法的影响。并与主流的MissGlasso方法,GEMS方法进行比较。模拟结果显示:我们方法得出的mcc值大部分要高于MissGlasso方法得出的mcc值,只有极小的一部分mcc值比MissGlasso方法的mcc值小;同样的,根据mcc值判断,我们方法的结果大部分也优于GEMS方法的结果。同时,我们还将我们的方法应用到类异戊二烯(isoprenoid)基因数据中进行高斯图模型选择。(本文来源于《长春工业大学》期刊2019-06-01）
模型选择方法论文开题报告
（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：
针对新的应用程序和目标平台通常需要使用编译器进行程序优化顺序选择,以提升目标代码性能.迭代编译可使优化顺序选择过程自动进行,在允许的时间空间范围内尽可能多地执行程序的不同版本,但该方法是一种机械式搜索,缺少对先前获得经验的利用,需要较大的执行开销.因此,需要能自动预测变换后目标程序性能而不必实际运行程序的优化编译方法.提出一种编译器优化顺序选择方法:Features ANN.该方法首先采用动静结合的程序特征表示技术,对程序特征进行抽取;然后基于程序特征对编译优化空间进行搜索,找到当前程序版本的最佳优化;最后,由程序特征和最佳优化形成训练样本,基于人工神经网络(artificial neural network, ANN)形成监督学习模型,对新程序的最佳编译优化顺序进行预测.实验结果表明,Features ANN与2种现有迭代编译方法GraphDSE和ClusterDSE比较时,在2种平台上相对于编译器标准优化级别-O3分别获得1.49x,1.25x,1.38x和1.41x,1.16x,1.22x的执行时间加速比.此外,与现有非迭代编译方法相比时,Features ANN也获得了有效的性能提升.
（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。
模型选择方法论文参考文献
[1].亢中苗,赵志强,周玉白.基于嵌入式特征选择与L1正则化模型的电力通信网入侵检测方法[C].电力通信技术研究及应用.2019
[2].刘慧,徐金龙,赵荣彩,姚金阳.学习模型指导的编译器优化顺序选择方法[J].计算机研究与发展.2019
[3].张晔嘉.军事信息系统中数字几何模型缩略图视角选择方法[J].电子质量.2019
[4].熊杰,武雅珍,韩佳昊,郭云飞,张依鸣.基于模糊控制方法的加气站甲烷扩散模型选择[J].能源与环保.2019
[5].戴杰,李振环,马君.双足大鼠脊柱侧凸动物模型的建立及手术方法的选择[J].山西医科大学学报.2019
[6].王晶,刘彭.回归分析方法中模型选择问题的实例初探[J].现代化农业.2019
[7].杨仁建.基于多元模型融合和时延变量选择的动态软测量方法[J].石油化工自动化.2019
[8].刘长良,张丛,王梓齐.基于条件互信息的NO_x生成量模型变量-时滞联合选择方法[J].华北电力大学学报(自然科学版).2019
[9].石玉迎,郑丽华,刘仍海.建立肛瘘模型的动物选择与常用造模方法分析[J].中华中医药杂志.2019
[10].秦铭.基于重抽样方法的含缺失数据图模型的模型选择[D].长春工业大学.2019