导读:本文包含了抽取因子论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:关系抽取,人物关系,远程监督,机器学习
抽取因子论文文献综述
黄杨琛,贾焰,甘亮,徐菁,黄九鸣[1]（2018）在《基于远程监督的多因子人物关系抽取模型》一文中研究指出针对远程监督的基本假设过强容易引入噪声数据的问题,提出了一种可以对远程监督自动生成的训练数据去噪的人物实体关系抽取模型。在训练数据生成阶段,通过多示例学习的思想和基于TF-IDF的关系指示词发现的方法对远程监督产生的数据进行去噪处理,使训练数据达到人工标注质量。在模型分类器中,提出采用词法特征和句法特征相结合的多因子特征作为关系特征向量用于分类器的学习。在大规模真实数据集上的实验结果表明,所提模型结果优于同类型的关系抽取方法。(本文来源于《通信学报》期刊2018年07期）
张昆昆[2]（2013）在《抽取因子可变的数字下变频实现》一文中研究指出数字下变频是用来将中频数字信号下变频到零中频且使信号速率下降到适合通用数字信号处理器件处理速率的一门技术。市场中的数字下变频器抽取倍数高，性能稳定，但是其灵活性差，并不能将软件无线电的优势很好的体现。在近些年FPGA的飞速发展，强大的处理能力、开发周期较短且又可现在线重构，所以在软件无线电的研究及开发中发挥了越来越重要的作用。在微波测试系统中，接收到的信号的频率不尽相同，如0.8MHz、30MHz、50MHz等，对这些接收信号分别进行数字下变频则需要设计多个数字下变频器，占用的资源将会很大，在本设计中针对这一问题进行了深入的研究并实现了在抽取因子可变时（2:32）的数字下变频，在此设计中各抽取因子的数字下变频是分时进行的，保证了整个系统的正确性与实用性。本文首先研究分析了数字下变频的各主要模块：NCO模块、CIC滤波器模块、HB滤波器模块及FIR滤波器模块，对各个模块的实现与主要算法进行了分析与研究。使用MATLAB对于不同的抽取因子的各个滤波器抽取倍数的分配进行研究，并对各滤波器的阶数等参数进行了确定。通过对NCO模块、CIC滤波器模块、HB滤波器模块及FIR滤波器模块的IPCORE的各参数进行选择并调用，使用Verilog语言对该数字下变频系统进行搭建，在Signaltap及示波器中观察到实时信号并在matlab中进行各抽取因子时的频谱分析。结果表明，对于不同的抽取因子各个模块及系统整体功能均达到设计要求，并且验证了设计的正确性。(本文来源于《烟台大学》期刊2013-04-01）
沐守宽,顾海根[3]（2011）在《探索性因素分析因子抽取方法的比较》一文中研究指出探索性因素分析决定因子抽取的方法主要有Bartlett法、K1原则、碎石检验法、Aaker原则、PA、MAP等六种,通过对样本1的395名大学生的学习过程问卷调查获得真实数据,运用这六种方法进行因素分析分别抽取7、4、2、4、3、2个因子;应用样本2的383名大学生的问卷调查数据进行验证性因素分析,结果显示,碎石检验方法与MAP方法抽取的二因素模型更理想。研究表明,因子抽取需兼顾"简约性原则"与"完备性原则",同时要根据一定的理论建构、专业知识和经验来决定因子数。(本文来源于《心理学探新》期刊2011年05期）
张强,尹小毛,谢贝,罗萍,谭守勇[4]（2009）在《结核杆菌复苏因子在骨/关节穿刺抽取物分枝杆菌培养中的作用观察》一文中研究指出目的探讨结核杆菌复苏因子RpfA、RpfB、RpfC、RpfD和RpfE混合物对骨/关节穿刺抽取物分枝杆菌培养是否具有促进作用。方法对32例胸椎、腰椎、肘、肩、髋、膝、踝等骨/关节穿刺抽取物进行了分枝杆菌培养,按BACTEC 960全自动分枝杆菌培养系统操作指南对骨/关节穿刺抽取物进行样本前处理;分别吸取约0.2 ml前处理样本沉淀混悬液加入两支BACTEC 960全自动分枝杆菌培养系统专用培养管(BBLTMMGITTM7 ml),并在实验管中加入0.1 ml浓度分别为64 ng/ml、53.3 ng/ml、84.6 ng/ml、23.5 ng/ml和20.9 ng/ml的结核杆菌复苏因子RpfA、RpfB、RpfC、RpfD和RpfE混合物,不加复苏因子者为对照管;然后将实验管和对照管一同放入BACTEC 960培养仪中监测,阳性者抗酸染色确认,培养42 d不显示阳性者判为培养阴性。最后比较实验管和对照管的阳性例数和阳性结果报告时间。结果实验组培养阳性9例,对照组培养阳性8例,共同阳性8例;在8例共同阳性样本中,实验组有3例阳性报告时间比对照组提前近1周,其他5例阳性报告时间相同,实验组阳性报告平均时间为17.3 d,对照组阳性报告平均时间为19.4 d。结论从总体水平看,结核杆菌复苏因子RpfA、RpfB、RpfC、RpfD和RpfE混合物对骨/关节穿刺提取物分枝杆菌培养具有较为明显的促进作用。(本文来源于《广州医药》期刊2009年06期）
刘益成,林其伟[5]（1995）在《半带滤波器原理与设计──一种抽取因子为2的FIR滤波器》一文中研究指出半带滤波器是一种特殊的低通FIR数字滤波器。这种滤波器由于通带和阻带相对于二分之一Nyquist频率对称，因而有近一半的滤波器系数精确为零。当作为抽取因子为2的抽取滤波器时，可大大减少滤波的运算量。因此，特别适合作为Σ—ΔA／D转换器中多级抽取滤波器的前级滤波器、文章介绍了该滤波器的原理、性质及计算方法，并给出了设计实例。(本文来源于《石油仪器》期刊1995年01期）
许蔚,陈宗骘[6]（1988）在《时间抽取情况下的旋转因子合并FFT算法和TMFFT的软件实现》一文中研究指出马滕斯(Martens)提出了一种效率高(可与WFTA法和PFA法相比拟)、结构简单(与FFT法相似)的DFT计算方法——RGFA。作者已经证明,在基2的情况下,RCFA与旋转因子合并的频率抽取FFT算法是完全等价的。本文给出了旋转因子合并的时间抽取FFT算法,从而使得在任何条件下,目前使用的FFT算法都可以用外部特性完全相同、内部结构基本相同的高效算法——旋转因子合并FFT算法来代替。本文还给出了实现旋转因子合并FFT算法的软件。(本文来源于《电子科学学刊》期刊1988年02期）
许蔚,陈宗骘[7]（1987）在《旋转因子合并的频率抽取FFT算法——RCFA的新解释》一文中研究指出对频率抽取FFT算法进行修改,将两级旋转因子进行合并,得到旋转因子合并的频率抽取FFT算法。它与马滕斯(Martens)利用多项式代数理论导出的递归割圆因式分解算法(RCFA)结果完全相同,具有结构简单、计算效率高的优点。与RCFA相比,它便于被工程技术人员理解和使用,还很容易被推广到时间抽取的情况。(本文来源于《电子科学学刊》期刊1987年03期）
抽取因子论文开题报告
（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：
数字下变频是用来将中频数字信号下变频到零中频且使信号速率下降到适合通用数字信号处理器件处理速率的一门技术。市场中的数字下变频器抽取倍数高，性能稳定，但是其灵活性差，并不能将软件无线电的优势很好的体现。在近些年FPGA的飞速发展，强大的处理能力、开发周期较短且又可现在线重构，所以在软件无线电的研究及开发中发挥了越来越重要的作用。在微波测试系统中，接收到的信号的频率不尽相同，如0.8MHz、30MHz、50MHz等，对这些接收信号分别进行数字下变频则需要设计多个数字下变频器，占用的资源将会很大，在本设计中针对这一问题进行了深入的研究并实现了在抽取因子可变时（2:32）的数字下变频，在此设计中各抽取因子的数字下变频是分时进行的，保证了整个系统的正确性与实用性。本文首先研究分析了数字下变频的各主要模块：NCO模块、CIC滤波器模块、HB滤波器模块及FIR滤波器模块，对各个模块的实现与主要算法进行了分析与研究。使用MATLAB对于不同的抽取因子的各个滤波器抽取倍数的分配进行研究，并对各滤波器的阶数等参数进行了确定。通过对NCO模块、CIC滤波器模块、HB滤波器模块及FIR滤波器模块的IPCORE的各参数进行选择并调用，使用Verilog语言对该数字下变频系统进行搭建，在Signaltap及示波器中观察到实时信号并在matlab中进行各抽取因子时的频谱分析。结果表明，对于不同的抽取因子各个模块及系统整体功能均达到设计要求，并且验证了设计的正确性。
（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。
抽取因子论文参考文献
[1].黄杨琛,贾焰,甘亮,徐菁,黄九鸣.基于远程监督的多因子人物关系抽取模型[J].通信学报.2018
[2].张昆昆.抽取因子可变的数字下变频实现[D].烟台大学.2013
[3].沐守宽,顾海根.探索性因素分析因子抽取方法的比较[J].心理学探新.2011
[4].张强,尹小毛,谢贝,罗萍,谭守勇.结核杆菌复苏因子在骨/关节穿刺抽取物分枝杆菌培养中的作用观察[J].广州医药.2009
[5].刘益成,林其伟.半带滤波器原理与设计──一种抽取因子为2的FIR滤波器[J].石油仪器.1995
[6].许蔚,陈宗骘.时间抽取情况下的旋转因子合并FFT算法和TMFFT的软件实现[J].电子科学学刊.1988
[7].许蔚,陈宗骘.旋转因子合并的频率抽取FFT算法——RCFA的新解释[J].电子科学学刊.1987