导读:本文包含了交叉识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:交通需求,信号优化配时,总延误
交叉识别论文文献综述
高茁苗,袁淑芬,安成川,夏井新[1]（2019）在《基于号牌识别数据的交叉口信号配时参数优化》一文中研究指出在交叉口信号配时优化方法研究方面,针对现有的以延误、排队长度等指标最小为代表的一类优化算法,指标建模和估计方法复杂度高等问题,并考虑到国内交通信号控制单环结构特点,提出了面向阶段-相位结构的单点交通信号控制配时优化方法;根据交叉口的几何结构和配时方案构建车道-相位映射和阶段-相位分布表,并通过设定各相位的目标饱和度以及周期和阶段时长的约束,以各相位实际饱和度与目标饱和度偏差最小为目标构建线性规划模型。在此基础上进一步构建基于阶段-相位结构的信号配时优化方法的算法流程。通过SUMO仿真模拟获取在5种交通需求水平下的号牌识别数据,对比分析基于阶段-相位结构的信号配时优化方法和Wester配时方法,仿真结果表明本文所提出的方法能够减少交叉口的总延误并且使交叉口的各阶段饱和度接近所设定的目标值。(本文来源于《第十四届中国智能交通年会论文集（2）》期刊2019-11-01）
邢韵,陶雨蒙,安成川,夏井新[2]（2019）在《考虑车头时距不确定性的交叉口饱和车流识别》一文中研究指出鉴于传统的单一阈值方法无法考虑饱和与非饱和车流划分中的不确定问题,本文提出了一种考虑随机性的阈值划分方法,主要包括非饱和车流计算起点确定和划分阈值选取两部分。在非饱和车流计算起点确定方面,本文提出的基于阈值划分方法允许一列连续的饱和车流中存在少量大于设定阈值车头时距的车辆。在划分阈值选取方面,考虑号牌数据不具备正态分布特性,提出了一种基于非参数检验的最优划分阈值确定方法,通过秩和检验对不同阈值划分结果进行显着性差异检验,并依据最小P值确定了最优阈值。本文的研究是根据我国实际情况,开展基于高解析度交通流数据的城市道路信号控制性能评价的一次尝试,将为我国城市道路信号控制性能评价、干线信号协调优化提供一定的技术支持。(本文来源于《第十四届中国智能交通年会论文集》期刊2019-11-01）
张秀玲,周凯旋,魏其珺,董逍鹏[3]（2019）在《多通道交叉融合的深度残差网络脱机手写汉字识别》一文中研究指出针对传统手写汉字识别特征提取过程复杂,识别率低及通用深度学习分类模型判别能力较弱的问题.本文设计了一种多通道交叉融合的深度残差网络模型并对中心损失函数做出了改进.首先,通过对原始数据集进行预处理来降低模型过拟合的风险;然后,将经本文改进后的中心损失函数和Softmax损失函数联合作为模型训练的监督信号,在训练过程中有效的使数据集类内聚合、类间分散,提高了模型的分类性能;最后,将经过预处理的数据集输入到本文设计的模型中,通过多次训练进行参数调整得到最佳识别效果.在CASIAHWDB-V1. 1数据集上的实验表明本文设计的识别模型及算法有效的提高手写汉字的识别率.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年10期）
章文俊,韩晓龙[4]（2019）在《基于交叉验证网格寻优随机森林的黑产用户识别方法》一文中研究指出随着移动互联网的普及,黑色产业成为了一种新的违法途径。黑色产业的猖獗不仅损害了社会利益,同时也影响了正常用户的体验。本文提出了一种基于交叉验证网格寻优随机森林算法的区分黑色产业用户的方法。本文收集的黑产用户数据为某论坛的恶意刷违法消息的用户数据。利用随机森林机器学习数据特征,通过交叉验证以及网格搜索技术完成模型参数寻优,得到训练好的模型。并且比较了其他常见的几种分类算法在识别黑产用户的准确率。线上和线下实验表明,基于随机森林算法的模型在预测区分黑色产业用户上相比较于其他几种算法准确率更高,表现更为稳定。为打击黑色产业积累了宝贵的经验。(本文来源于《科技视界》期刊2019年28期）
张敬花,马海云,张忠林[5]（2019）在《一种多学科交叉的古典文献文字识别技术研究》一文中研究指出为了古典文献文字识别效果更好,在分析前人研究成果的基础上,基于多学科交叉,对遗传算法进行改进:建立经过优化的初始化种群,为交叉选择方法提供多样性的信息,利用柯西变异与高斯变异结合形成PM生成器.实验表明:该技术有效地提高了求解质量,较好地优化算法性能.(本文来源于《中央民族大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
周磊,杨威[6]（2019）在《基于新颖性和交叉性的中国军民融合研究前沿识别》一文中研究指出[目的/意义]旨在为军民融合研究提供参考。[方法/过程]从新颖性和交叉性2个维度构建研究前沿识别框架,其中,基于文献共被引及直接施引关系对新颖性加以识别,基于关键词共词网络的中介中心度指标对交叉性加以识别。采集CSSCI和CNKI中的军民融合论文进行定量研究。[结果 /结论]288篇论文构成我国军民融合研究前沿文献集合,形成6个研究大类,核心研究主题包括国防科技工业、军工企业绩效评价、国防知识产权保护、军民两用技术的协同创新、军民融合产业集群等。(本文来源于《情报探索》期刊2019年06期）
张莫,何蕊[7]（2019）在《“刷脸”支付强化安全管理 标准制定中》一文中研究指出“刷脸”日趋流行，多家银行和支付机构已经在多个场景应用了人脸识别技术。习惯了密码等传统支付方式的人不禁要问：刷脸支付靠谱吗？日前采访多个业内人士了解到，人脸识别借助深度学习的应用与发展，识别通过率明显提升，而结合一些其他的辅助身份认证手段以(本文来源于《经济参考报》期刊2019-06-11）
[8]（2019）在《《学科交叉主题识别及预测方法研究》书讯》一文中研究指出由许海云博士、董坤博士、隗玲博士合着的《学科交叉主题识别及预测方法研究》一书,日前(2019年1月)由科学技术文献出版社出版。该书系统地介绍了当前已有的学科交叉态势和交叉主题的识别与预测及社科项目"学科交叉主题识别和预测方法研究"的研究成果,探寻了有效的知识挖掘算法,从海量科技文献中识别学科交叉主题,力求高效探测科技研究前沿、热点以及学科新的生长点,发掘并甄别未来重要的研究发展动向和机会。构建了(本文来源于《图书情报工作》期刊2019年08期）
[9]（2019）在《《学科交叉主题识别及预测方法研究》书讯》一文中研究指出由博士合着的《学科交叉主题识别及预测方法研究》一书,日前(2019年1月)由科学技术文献出版社出版。该书系统地介绍了当前已有的学科交叉态势和交叉主题的识别与预测及社科项目"学科交叉主题识别和预测方法研究"的研究成果,探寻了有效的知识挖掘算法,从海量科技文献中识别学科交叉主题,力求高效探测科技研究前沿、热点以及学科新的生长点,发掘并甄别未来重要的研究发展动向和机会。构建了檶檶檶檶檶檶许海云博士、董坤博士、隗玲(本文来源于《图书情报工作》期刊2019年07期）
丛艳君,吕晓哲,李晔,刘迪,李邻峰[10]（2019）在《牛乳α_(S1)-酪蛋白与大豆蛋白交叉过敏原的识别鉴定》一文中研究指出为识别牛乳α_(S1)-酪蛋白和大豆蛋白的交叉过敏原,鉴定其致敏特性,揭示交叉过敏机理,首先以牛乳过敏患者血清、α_(S1)-酪蛋白小鼠单克隆抗体为探针,通过免疫印迹方法识别大豆蛋白交叉过敏原,然后通过生物信息学工具比对了交叉过敏原与α_(S1)-酪蛋白的氨基酸序列相似性,进而通过体外消化实验和加热实验探究交叉过敏原的稳定性。结果表明:牛乳α_(S1)-酪蛋白和大豆蛋白的交叉过敏原为β-伴大豆球蛋白α亚基(Gly m Bd 60K),十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰氨凝胶电泳结果表明Gly m Bd 60K在2 min消化完全,并且加热对过敏原的交叉反应性没有影响。(本文来源于《食品科学》期刊2019年18期）
交叉识别论文开题报告
（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：
鉴于传统的单一阈值方法无法考虑饱和与非饱和车流划分中的不确定问题,本文提出了一种考虑随机性的阈值划分方法,主要包括非饱和车流计算起点确定和划分阈值选取两部分。在非饱和车流计算起点确定方面,本文提出的基于阈值划分方法允许一列连续的饱和车流中存在少量大于设定阈值车头时距的车辆。在划分阈值选取方面,考虑号牌数据不具备正态分布特性,提出了一种基于非参数检验的最优划分阈值确定方法,通过秩和检验对不同阈值划分结果进行显着性差异检验,并依据最小P值确定了最优阈值。本文的研究是根据我国实际情况,开展基于高解析度交通流数据的城市道路信号控制性能评价的一次尝试,将为我国城市道路信号控制性能评价、干线信号协调优化提供一定的技术支持。
（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。
交叉识别论文参考文献
[1].高茁苗,袁淑芬,安成川,夏井新.基于号牌识别数据的交叉口信号配时参数优化[C].第十四届中国智能交通年会论文集（2）.2019
[2].邢韵,陶雨蒙,安成川,夏井新.考虑车头时距不确定性的交叉口饱和车流识别[C].第十四届中国智能交通年会论文集.2019
[3].张秀玲,周凯旋,魏其珺,董逍鹏.多通道交叉融合的深度残差网络脱机手写汉字识别[J].小型微型计算机系统.2019
[4].章文俊,韩晓龙.基于交叉验证网格寻优随机森林的黑产用户识别方法[J].科技视界.2019
[5].张敬花,马海云,张忠林.一种多学科交叉的古典文献文字识别技术研究[J].中央民族大学学报(自然科学版).2019
[6].周磊,杨威.基于新颖性和交叉性的中国军民融合研究前沿识别[J].情报探索.2019
[7].张莫,何蕊.“刷脸”支付强化安全管理标准制定中[N].经济参考报.2019
[8]..《学科交叉主题识别及预测方法研究》书讯[J].图书情报工作.2019
[9]..《学科交叉主题识别及预测方法研究》书讯[J].图书情报工作.2019
[10].丛艳君,吕晓哲,李晔,刘迪,李邻峰.牛乳α_(S1)-酪蛋白与大豆蛋白交叉过敏原的识别鉴定[J].食品科学.2019