一、遗传算法在竞技体育优化问题中的应用（论文文献综述）
霍圣录[1]（2021）在《省级体育彩票公益金使用绩效评价研究》文中指出发行体育彩票是我国基于经济与社会全面发展的战略高度所采取的一项重大举措。1994至今,中国体育彩票已历经了27年。据统计,我国体育彩票销售量总计达到了2.15万亿元,筹集体育彩票公益金超过5600亿元,为公益事业、养老事业、民政事业和体育事业的发展作出了重大的贡献,有效地促进了健康中国和体育强国的建设。随着体育彩票公益金募集大幅增长、公民参政议政意识的不断提升、绩效评价理论的发展及广泛应用以及体育彩票公益金使用存在乱象等新形势,加强体育彩票公益金的管理迫在眉睫。因此,进行体育彩票公益金绩效评价就显得尤为必要。开展体育彩票公益金使用的绩效评价可以促进体育彩票公益金管理部门更好地履行职责,促进体育彩票公益金更好地规范管理,促进体育事业更好地健康发展。相关研究有利于丰富体育彩票公益金使用绩效评价的理论体系,有利于建立体育彩票公益金使用绩效评价的指标体系的理论意义,有利于强化绩效的理念,有利于建立绩效评价制度,有利于提高体育彩票公益金的配置效率,有利于提高体育彩票公益金的使用效率等实践意义。本研究以体育彩票公益金使用的绩效为研究对象,采用文献调查与社会调查相结合、定性分析与定量分析相结合、规范分析与实证分析相结合、比较分析与层次分析相结合的方法,确定了研究思路和技术路线。主要研究结论包括:（1）梳理了体育彩票公益金管理与使用现状。运用文献综述法和对比分析法,从我国体育彩票公益金的管理体系、我国体育彩票公益金筹集情况、我国体育彩票公益金分配情况、我国体育彩票公益金使用情况、我国体育彩票公益金的使用成效评析等五个方面进行一一分析。自1994年体育彩票发行以来,主要贡献体现在服务经济社会发展、保障体育事业发展、助推公益事业发展等三个方面。体育彩票公益金的使用范围呈现出以下的特点:全民健身全面化、公共服务体系化、赛事活动多元化、体育扶贫常态化。（2）规划了体育彩票公益金使用绩效评价体系的系统构建。围绕绩效评价体系的框架结构、构建的指导原则、绩效评价体系的目标、绩效评价体系的制度体系、方法体系、组织体系、标准体系及其结果应用分析了体育彩票公益金使用绩效评价的系统构建。遵循整体性与系统性相结合、可行性与可比性相结合、定性分析与定量分析相结合的原则,从目标的含义、重要性、目标管理的意义进行目标的设置,将体育彩票公益金使用分为四个层级,界定了主客体、工作范围及工作程序,通过建立标准体系,选择了德尔菲法、文本分析法、系统综述法、模糊综合评价法、机器学习法进行本文体育彩票公益金使用绩效评价体系的系统构建。（3）构建了体育彩票公益金使用绩效评价指标体系。采用文本分析法,通过对相关政策、报告和文献的分析,归纳了体育彩票公益金使用绩效评价预评价指标表。在此框架基础上,根据指标相关绩效评价理论、评估目的与原则,通过两轮专家咨询评议,利用德尔菲法构建了省级体育彩票公益金使用绩效评估的综合评价层次模型并计算了每个指标相应的权重。构建的体育彩票公益金使用绩效评估指标体系共包括4个一级指标（投入指标、过程指标、产出指标、影响指标）;17个二级指标、33个三级指标。（4）确定了体育彩票公益金使用绩效评价各级指标权重。研究发现省级体育彩票公益金使用绩效评价体系中的四项一级指标的权重系数较为均衡,其中,产出指标的权重系数最高（0.2611）,过程指标和投入指标次之,分别为0.2512和0.2497,影响指标最低,为0.2380。为此,在针对我国体育彩票公益金绩效的实际评估中,需更加重视产出方面的几个因素及相应的评估结果。（5）评估了省级体育彩票公益金使用绩效。在采集数据的基础上,根据建立的体育彩票公益金绩效评价指标体系进行了实证研究。使用全国和江浙沪皖的体育事业年鉴的公开统计数据,对省级体育彩票公益金使用绩效进行的实证评价研究验证了本研究构建。的指标体系是可行的,指标数据采集方式是合理的,具有实际可操作性和推广性。首先,对全国31个省区市2014-2017年四年体育彩票公益金使用的部分指标进行了绩效评价。其次,对数据较为全面的长三角地区江、浙、沪、皖四个省市2018年体育彩票公益金的使用进行了全指标体系的绩效评价,排名依次为江苏、浙江、上海和安徽。（6）探索了基于机器学习的科学评价延展性。运用机器学习中的经典模型进行了验证和探索分析。首先,使用了非监督学习情形下的k均值聚类算法模型,对全国31个省区市2014-2017四年使用情况数据进行了建模分析,得出分类结果。其次,监督学习下的经典回归分析模型运用了线性岭回归模型、支持向量机回归模型和随机森林算法的决策树回归模型,进行了建模分析,得出各模型的20018年预测结果。其中,随机森林算法回归模型取得了较好的学习效果。通过该模型预测的结果与2018年长三角地区江浙沪皖三省一市的全指标评价结果进行比对,结果完全一致,验证了本研究构建的指标体系的可行性和有效性。最后,研究提出了五个对策与建议:一是政策制度层面:完善顶层设计、形成法制体系。在国家层面立法:健全宏观层面顶层法律法规。在部级层面立规:订立中观层面部局管理规定。在省级层面立制:建立微观层面省级实操制度。二是意识认识层面:加大宣传力度、形成共同认识。在社会层面:建立社会公益的意识。在管理层面:树立绩效管理的意识。三是资金管理层面:明确责权分工、形成科学机制。工作机制上:建立沟通协调机制。预算管理上:实施预算管理制度。过程管理上:加强经费使用监管。审计管理上:开展事后经费审计。四是资金分配层面:合理使用资金、科学分配方式。在领域分配要统筹兼顾、合理分配。项目分配要优化分配、引入竞争。平衡分配要注重绩效、奖罚分明。五是绩效评价层面:健全评价体系、完善指标体系。系统构建绩效评价体系、完善绩效评价指标体系、发布公益金绩效评价报告、合理运用绩效评价结果、寻求智力支持数据支撑。
练兴杨[2]（2021）在《基于协同过滤模型的运动处方生成技术研究与应用》文中研究指明健康是人们对美好生活的基本诉求,越来越多的人们开始注重运动习惯的养成,因此运动处方的应用受到人们的关注。针对现有运动处方生成方法存在个性化不足、针对性不强、运动计划安排不合理等问题,本文结合运动处方的相关理论,研究并设计出一种个性化运动处方生成方法,并在此基础上,针对运动处方在实施过程中的安全性问题,构建出一种基于胶囊神经网络的运动风险监测模型,进一步降低运动过程中的风险。具体研究内容如下:首先,基于运动需求与运动项目的关系,本文对运动项目的功能属性进行量化。在此基础上,一方面将聚焦系数矩阵融入协同过滤计算中,获得针对特定需求的运动项目适应度值,并以此为依据筛选符合预期的运动项目;另一方面,利用非支配排序遗传算法计算运动处方参数,保证运动处方的针对性和合理性。其次,面向运动过程中的风险构建出一种基于胶囊神经网络模型。该模型通过向量神经元提取可穿戴设备采集的心律数据特征,并基于此特征对运动风险进行预估,从而避免运动过程中危险状况的发生。此外,基于向量神经元的胶囊神经网络可以提取特征之间的关联信息,使其对数据中的噪声干扰具有较强的抵抗力。最后,针对上述模型在实践应用中的可行性和有效性,本文设计出一种基于反馈调节机制的运动处方管理流程,通过测试数据集的仿真实验,一方面,验证了融合聚焦系数矩阵的协同过滤算法在运动项目筛选过程中,具有更好的准确度和稀疏性;另一方面,验证了基于胶囊神经网络的运动风险监测模型在噪声干扰环境下,对心律失常的检测具有较高的正确率和可靠性。
刘奕[3]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中进行了进一步梳理随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
李达[4]（2019）在《基于多目标遗传算法的太阳能膜蒸馏系统优化研究》文中认为在我国中西部偏远地区普遍存在苦咸水水质,由于地处偏远无法进行大规模淡化输送,严重影响了当地居民的健康与生活水平。膜蒸馏技术作为一种高效淡化技术,将其与太阳能技术相结合以求解决该问题,但因系统能耗较高与膜通量较小缘故未能得到广泛推广应用。因此本文以太阳能膜蒸馏系统为原型,分别搭建了自然冷却膜蒸馏系统与热电制冷膜蒸馏系统,利用响应曲面法对其分析、采用多目标优化算法对操作工况进行优化、进行光热-光电匹配分析等,并对比两种冷却系统下的各项性能。在自然冷却冷端膜蒸馏组件实验中,以热端进料温度、热端进料流量、冷端冷却水流量、膜面积作为变量,以膜通量、热效率、能耗值作为目标值进行考察。在热电制冷膜蒸馏实验中,以热端进料温度、冷端冷却水流量、热电制冷器输入电流作为变量,以膜通量、冷热端耦合匹配程度、能耗值作为目标值。按照实验设计方案进行实验,将得到的实验数据代入至拟合效果较好的支持向量机（SVR）中进行拟合,将此拟合预测模型代入至响应曲面法中进行变量与目标值间的协同分析,再将此拟合模型代入至多目标优化算法中,经过寻优运算、最优化等操作后得到最优工况。经优化后得到自然冷却膜蒸馏系统最优工况:热端进料温度为65.76℃、热端进料流量为171.56 L/h,冷端冷却水流量为194.14 L/h、膜面积为0.03 m2、对应的目标膜通量为20.20 kg/（m2·h）。热电制冷膜蒸馏系统最优工况为:热端进料温度为75℃、冷却水流量为698.10 L/h、制冷器输入电流为8.44 A。在此最优工况下对应目标膜通量为13.98 kg/（m2·h）。经过验证该两系统得到的最优工况下目标值与实际值相差在合理范围之内,验证了寻优过程结果的可信性。在最优运行工况下经过光电匹配计算,太阳能自然冷却膜蒸馏系统光伏面积为1.54 m2,太阳能热电制冷膜蒸馏系统光伏面积为4.31 m2。经过光热匹配计算,太阳能自然冷却膜蒸馏系统集热器面积为4.22 m2,太阳能热电制冷膜蒸馏系统集热面积为4.00 m2。从经济、环保、节能角度考虑,太阳能自然冷却膜蒸馏系统更具有优势。从系统冷端稳定性角度考虑,宜采用太阳能热电制冷膜蒸馏系统,可更好的维持冷端温度的平衡。
卢得龙[5]（2019）在《基于改进蝙蝠算法和RBF神经网络的非线性系统参数辨识研究》文中进行了进一步梳理非线性系统辨识是自动控制领域中亟待解决的热点问题,最小二乘法和极大似然等传统辨识方法只能处理线性系统的参数辨识问题,对于非线性系统并不适用。当采用迭代法、随机搜索法等非线性最小二乘法辨识这类模型参数时又容易陷入“维度灾难”,导致辨识结果的稳定性较差。智能优化算法作为一种自组织、自协作且高度并行的全局优化算法,对这类缺少梯度、连续性、凸性特征的复杂问题模型提供了良好的解决方法。在众多智能优化算法中蝙蝠算法因为其结构简单、全局搜索能力强,引起了学者的广泛关注。但是基本的蝙蝠算法存在种群初始化简单、前期收敛精度低、后期易陷入“早熟收敛”等缺陷。为了提升蝙蝠算法的寻优能力,本文提出将反向学习策略引入蝙蝠算法对算法的寻优方式进行改进,并设计出一种动态递减的柯西变异机制帮助算法跳出局部极值,测试函数证明了本文提出的反向学习和柯西变异蝙蝠算法（OCBA）具有更高的收敛率和收敛精度。传统的参数辨识方法通常建立在白噪声或基于高斯分布的有色噪声基础上,而实际工业过程中出现的包含较大离群点干扰的重尾分布噪声对已有的辨识方法提出了新的挑战。在已有的非线性模型中Hammerstein模型可以用来描述大多数实际非线性过程,针对重尾噪声干扰下的此类模型目前还没有形成统一的辨识方法。本文提出使用改进的OCBA算法处理此类模型的参数辨识问题,成功将辨识问题转化成参数的寻优问题,仿真实验证明了本文提出的辨识方法具有较好的辨识效果。神经网络是实现非线性函数逼近的一种有效手段。针对MIMO Hammerstein模型复杂非线性环节难以参数化的问题,本文提出使用RBF神经网络构建非线性环节,并利用一种带柯西变异的多agent蝙蝠算法（CMBA）同时寻优RBF网络参数和Hammerstein模型的线性环节参数实现了 MIMO Hammerstein模型非线性和线性环节参数的同步辨识,仿真实验证明了本文提出的CMBA-RBF方法在辨识这类模型参数时具有更强的鲁棒性。
李泽槟[6]（2019）在《自行车运动员训练负荷预测模型研究及应用》文中提出随着信息化技术的快速发展,数据挖掘已经在许多体育项目中广泛应用,能够帮助运动员和教练员提升训练质量,提高比赛水平,而在自行车运动领域的相关应用研究还较少。自行车运动员的训练负荷能力和其身体机能状态有着复杂的关系,为了挖掘其中的数据关联,从而指导自行车运动的科学训练及人才培养,本文借助国家自行车队积累的数据进行研究,提出了自行车运动员训练负荷预测模型,并将预测模型应用在“自行车队训练分析系统”中。这对于提高我国自行车运动的竞技水平和运动员训练效果有着重要意义。为了使运动员的训练安排合理有效,本文构建了自行车运动员训练负荷预测模型。通过对数据的分析,本文选取了最大摄氧量、功能阈值功率、血氧饱和度等25个影响训练负荷能力的关键因素。由于众多因素和预测结果之间是非线性关系,本文将BP神经网络作为模型的基本算法,并使用改进了选择算子的自适应遗传算法确定BP神经网络的初始权值和阈值。通过实验分析,该优化方法提高了网络的全局寻优能力,模型的准确率达到了93.28%。为了将训练负荷预测模型应用到自行车队的工作中,使用web技术开发了自行车队训练分析系统。教练员和运动员可以通过系统对运动员训练负荷结果进行预测,根据预测结果对训练安排进行评估和调整,避免过量训练对运动员造成的危害。系统还具备数据可视化功能,能够将数据以图像形式展示出来。
李梦颖[7]（2019）在《冰球赛况预测系统的研究与实现》文中研究指明随着2022年北京冬季奥运会的成功申办,球迷对冰球比赛的关注度大幅提升,对冰球赛况的预测分析方法也越来越多。在信息化快速发展的今天,冰球比赛数据的数据量和数据维度持续爆发式增长,数据规模和特征维数的增加给赛况预测研究提供了新的挑战。目前传统预测算法已经无法满足冰球赛况预测的需要,而研究发现,支持向量机（SVM）为分类预测问题提供了很好的解决思路,在处理非线性和高维数据的分类问题方面具有明显的优势。然而已有的支持向量机方法对于大规模高维数据的分类预测不能满足冰球赛况预测的需求。因此,本文针对基于支持向量机的预测模型的输入特征选择和参数优化方法,进行了深入研究,并根据冰球赛况预测模型的实际需求,设计并实现了冰球赛况预测系统原型。本文主要工作如下:（1）针对冰球数据的规模和维度较大导致支持向量机在高维空间计算复杂度较高的问题,有效的解决思路是从高维数据的众多候选特征中挑选出少量且与类别相关性较高的特征子集,并去除无关和冗余的特征。本文利用稀疏分数及类别与特征的相关性,研究基于稀疏分数和相关性分析的特征选择（ISSFS）算法,对模型的输入特征进行降维预处理,即通过计算数据集中每个特征的稀疏分数以及该特征与所属类别的相关性程度,综合分析得出最佳特征子集,从而对高维数据特征降维。仿真实验表明,ISSFS算法可以实现数据降维且分类效果较好。（2）针对基于支持向量机的预测模型中的惩罚因子C和核函数参数g对其泛化能力影响较大以及参数难以调节的问题,对并行机制算法进行深入研究,考虑从算法的随机解开始迭代,求解当前最优解并找到全局最优解,进而优化支持向量机的参数。本文利用遗传算法良好的全局优化性能,结合粒子群算法的搜索速度快、效率高的优点,给出混合遗传粒子群参数优化（HGAPSO-SVM）算法,通过粒子群算法优化遗传算法的迭代更新步骤,实现对支持向量机的参数优化。仿真实验表明,HGAPSO-SVM方法相对于传统的预测方法精度分别提高3.6%,7.4%。（3）结合冰球赛况预测系统需求、组织结构以及主要功能流程,将本文研究的冰球赛况预测模型应用于冰球赛况预测系统中,给出了冰球赛况预测系统的关键技术的详细实现及典型运行实例。
牟诗璇[8]（2019）在《动态环境下的无人机避碰技术研究》文中认为随着无人机相关技术及产业的不断发展,其在侦察、农业、物流、娱乐等方面的使用率也逐渐提高。又由于无人机飞行环境的日益复杂,在飞行过程中进行自主避碰已经成为现代无人机保障周边环境以及自身安全所必须具备的能力。自主避碰决策属于典型的智能体决策问题,现有的传统决策方法局限于状态分类和策略选择,难以实现自主决策,且算法性能有限。本文将深度增强学习理论引入无人机自主避碰决策过程。首先将动态障碍环境下的无人机避障问题建模为智能体在变化环境中的动作决策问题,将障碍物和智能体状态及动态变化的环境向量化,作为深度增强网络的输入向量,将深度增强网络的输出转化为智能体的动作。在训练过程中,智能体采用不同的动作,会获得不同的奖励值,依据“不同状态下采用不同动作得到的不同奖励值”,运用反向传播算法更新网络参数,从而在与环境的交互中不断学习以实现智能体（即无人机）的自主决策。使用单网络结构的无人机避障算法由于在估计动作价值时反复取用最大理论价值,导致正向误差的累积,会做出过度乐观的估计。本文将单网络结构变换为双网络结构,在训练学习过程中,解耦了最优动作选择和动作价值估计,降低了单网络结构无人机避障算法的过度估计问题,提高了避障算法的性能。本文在更新网络参数阶段,设立一个用于存储交互经验的回放单元,从中抽取历史经验,以破坏用来更新网络参数的状态-行为-奖励组合的时间相关性。最后,对经验回放算法加以改进,提出了一种深度Q学习指数优先经验回放算法。该算法通过重新设计抽取历史经验时经验重要程度到抽取概率的映射函数,使其在选择需要学习的回放单元时,可以优先自动选择更为重要的回放单元。对比传统算法的单一映射函数,本文提出的的算法既保证了智能体决策的质量、使智能体能够学习到最优的策略,又有效的提升了任务表现、提高了决策效率。在实验仿真验证中,本文首先进行了所提出算法的直观模型策略分析,然后进行了代价函数分析、效率分析以及各算法的任务表现对比。最后通过对比分析改进算法在测试环境和无人机避障模拟环境下的仿真结果,证明了本文所提出的改进算法可以使智能体做出更加高效优质的决策,即在取得更好避障效果的同时花费更少的时间。
杨小东[9]（2017）在《仿生智能算法与轴流压气机叶型优化设计研究》文中研究说明压气机叶型优化设计是提升压气机整体性能的重要途径。传统的基于梯度的优化算法要求目标函数连续可导,需要获取目标函数关于优化变量的导数信息,过程复杂,且容易陷入局部最优或反复震荡,通用性较差。仿生进化算法及群智能算法作为性能优良的全局优化算法,具有广阔的应用前景。论文致力于研究新型仿生智能算法的性能提升技术及其在压气机叶型优化设计上的应用并取得如下成果:1、提出基于分布式、并行计算架构的进化及群智能算法。基于并行架构对遗传算法、微分进化及人工蜂群算法进行了加速优化,大大缓解了目标函数求解耗时的问题。同时对算法本身的运行机制进行优化,提出了变比率三体交叉遗传算法、高斯随机缩放微分进化算法和邻域选择蜂群算法,有效提高了算法的全局寻优性能。2、针对支持向量机参数难以选取的难题,本文将蜂群算法与支持向量机进行融合以完成支持向量机参数的全局智能寻优。与传统神经网络相比,支持向量机基于结构风险最小化理论,不仅充分考虑样本对系统的影响,同时考虑优化问题的结构特征信息,以实现最优泛化性能。实验发现支持向量机在测试样本集上表现优于BP网络。本文提出的基于蜂群算法的支持向量机（ABC-SVM）可使支持向量机在训练样本的拟合以及泛化能力上保持平衡,达到全局最优。3、设计实现了参数化系统,实现的算法主要包括Hicks-Henne、CST和NURBS。对NURBS进行了深入研究,通过反复试验调整,提出了适用于压气机叶型拟合的经验公式,解决了在叶型参数化中使用NURBS容易出现非常规奇异叶型的问题。4、吸附式叶型通过抽吸叶片表面强逆压梯度处的附面层,使气动弯角增加,使压气机做功能力提高。为获得合适的叶型以及抽吸参数,本文基于人工蜂群算法和NURBS参数化法设计开发了一套智能叶型优化设计系统,该系统可对常规叶型、吸附式叶型进行智能优化设计,并且通过叶栅实验验证了优化结果的有效性。5、叶型优化过程中主要的时间消耗在于流场求解,为缓解优化耗时问题,提出了基于拉丁超立方采样的微分进化-人工蜂群-支持向量机（DE-ABC-SVM）算法,旨在代替真实的流场求解器,以更少的时间来获取流场参数的模拟值,并且通过不断添加新的样本点,以期不断提高算法精确度。整个优化过程是一个不断优化算法模型的过程,最终输出优化结果及最优的算法模型。使用该套算法对现有吸附式叶型进行了优化验证,效果良好。
康志龙[10]（2017）在《基于盲源分离的智能图像处理技术研究》文中提出随着计算机技术的迅速发展,数字图像处理在遥感、军事、生物医学等领域的应用也越来越深入。数字图像传递出的更加复杂、多样化的信息特征和结构特征,为数字图像处理技术提出了更大的挑战。图像信息的复杂性和数学模型的科学性等问题,使传统优化方法在求解数字图像处理问题时性能受限。仿生智能优化算法是受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发,模仿其各种行为方式的最优化算法,可以有效地求解十分复杂的优化问题。将仿生智能优化算法应用于解决数字图像相关问题具有很好的发展前景。本文在盲源分离框架下,研究了基于仿生智能优化的数字图像处理技术,提出了图像处理的新方法和新思路,所做的主要工作如下:1、提出了一种基于过滤引导及随机性策略的差分搜索优化算法。将过滤择优策略引入到搜索方程中进行首次搜索,通过该策略淘汰劣势个体,保留优秀个体。更新后的种群更具有活力,为后期搜索提供了便利性,同时也权衡了算法在搜索过程中的探索能力和开发能力。为了进一步提高算法的优化能力,在种群搜索过程中引入随机算子对搜索方程进行扰动。通过扰动方法的随机性,提高了种群搜索的遍历性和算法的多样性,可以更好的避免算法陷入局部收敛,使得算法可以快速达到全局收敛。实验结果表明,改进算法有效提高了算法的收敛速度和收敛精度。2、在盲源分离框架下,结合仿生智能优化提出了一种更优良的高光谱图像解混算法。算法通过加入丰度非负与丰度和为一约束,将盲源分离技术引入高光谱图像解混过程,使解混问题转化为多目标优化问题。进而分别用差分搜索优化算法和多目标蝙蝠优化算法优化求解目标函数,完成高光谱图像解混工作。实验结果表明,基于两种仿生智能优化的解混算法均能实现良好的解混效果。3、提出了两种基于盲源分离的运动目标检测方法。两种方法均将运动目标检测问题转化为盲源分离问题。其中第一种方法利用独立成分分析,将峭度作为分离的目标函数,并用改进的粒子群优化算法对该目标函数进行优化求解。在粒子群算法优化目标函数过程中,将对分离矩阵的识别过程转化为对一系列Givens矩阵的识别,降低了算法复杂度。第二种方法首先提取水平与竖直投影、宽高比、颜色等运动目标特征,然后借助支持向量机将运动目标与视频背景分离。实验结果表明,第一种方法在寻找运动目标轨迹方面可以取得良好效果,第二种方法具备较高的运动目标检测率。
二、遗传算法在竞技体育优化问题中的应用（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、遗传算法在竞技体育优化问题中的应用（论文提纲范文）
（1）省级体育彩票公益金使用绩效评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 研究目的与研究方法 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究对象 |
| 1.2.3 研究方法 |
| 1.3 研究内容与研究思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 研究技术路线图 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 关于绩效管理与绩效评价的研究 |
| 2.1.1 关于绩效管理的研究 |
| 2.1.2 关于绩效评价的研究 |
| 2.2 关于绩效评价体系与方法的研究 |
| 2.2.1 关于绩效评价体系的研究 |
| 2.2.2 关于绩效评价方法的研究 |
| 2.3 关于绩效评价指标体系的研究 |
| 2.3.1 关于评价指标选取原则的研究 |
| 2.3.2 关于评价指标体系方法的研究 |
| 2.4 关于彩票公益金的研究 |
| 2.4.1 关于彩票公益金管理的研究 |
| 2.4.2 关于彩票公益金制度的研究 |
| 2.4.3 关于彩票公益金使用的研究 |
| 2.4.4 关于彩票公益金审计的研究 |
| 2.4.5 关于彩票公益金绩效评价的研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 体育彩票公益金使用绩效评价的理论基础 |
| 3.1 相关概念界定 |
| 3.1.1 绩效管理与绩效评价的一般分析 |
| 3.1.2 体育彩票公益金使用绩效评价的一般分析 |
| 3.2 研究的理论基础 |
| 3.2.1 新公共管理理论 |
| 3.2.2 公共财政绩效管理理论 |
| 3.2.3 “5E”理论 |
| 3.2.4 成本效益分析理论 |
| 3.2.5 程序理论评价 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 我国体育彩票公益金管理与使用现状 |
| 4.1 我国体育彩票公益金管理体系 |
| 4.1.1 管理政策 |
| 4.1.2 管理体制 |
| 4.2 我国体育彩票公益金筹集情况 |
| 4.2.1 销售情况 |
| 4.2.2 筹集情况 |
| 4.3 我国体育彩票公益金分配情况 |
| 4.3.1 分配政策 |
| 4.3.2 中央分配 |
| 4.3.3 地方分配 |
| 4.4 我国体育彩票公益金使用情况 |
| 4.4.1 中央集中使用 |
| 4.4.2 体育总局使用 |
| 4.4.3 地方部门使用 |
| 4.5 我国体育彩票公益金的使用成效评析 |
| 4.5.1 体育彩票公益金使用的贡献 |
| 4.5.2 体育彩票公益金使用的特点 |
| 4.5.3 体育彩票公益金使用存在的问题 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 体育彩票公益金使用绩效评价的系统构建 |
| 5.1 绩效评价体系的框架结构 |
| 5.1.1 绩效评价体系的系统分析 |
| 5.1.2 绩效评价体系的总体框架 |
| 5.2 绩效评价体系构建的指导原则 |
| 5.3 绩效评价体系的目标 |
| 5.3.1 目标的含义 |
| 5.3.2 目标的重要性 |
| 5.3.3 目标管理的意义 |
| 5.4 绩效评价体系的层次结构 |
| 5.5 绩效评价体系的制度体系 |
| 5.5.1 绩效评价的法律规范 |
| 5.5.2 绩效评价的制度规范 |
| 5.6 绩效评价体系的组织体系 |
| 5.6.1 绩效评价的主客体界定 |
| 5.6.2 绩效评价的工作范围 |
| 5.6.3 绩效评价的工作程序 |
| 5.7 绩效评价体系的标准体系 |
| 5.7.1 评价标准分类 |
| 5.7.2 评价等级划分 |
| 5.8 绩效评价体系的方法体系 |
| 5.8.1 绩效评价方法概述 |
| 5.8.2 德尔菲法 |
| 5.8.3 文本分析法 |
| 5.8.4 系统综述法 |
| 5.8.5 模糊综合评价法 |
| 5.8.6 机器学习法 |
| 5.9 绩效评价结果的应用 |
| 5.10 本章小结 |
| 6 体育彩票公益金使用绩效评价指标体系的构建 |
| 6.1 预选评价指标集的构建 |
| 6.1.1 文本的纳入 |
| 6.1.2 文本分析步骤 |
| 6.1.3 结果分析 |
| 6.2 第一轮专家调研 |
| 6.2.1 调查问卷形成 |
| 6.2.2 专家团队选择 |
| 6.2.3 专家咨询结果 |
| 6.2.4 专家意见汇总 |
| 6.3 第二轮专家调研 |
| 6.3.1 调查问卷修改 |
| 6.3.2 专家咨询结果 |
| 6.3.3 专家积极系数和权威系数 |
| 6.4 指标权重确认 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 体育彩票公益金使用绩效评价实证研究 |
| 7.1 省级体育彩票公益金使用绩效评价实证研究 |
| 7.2 长三角体育彩票公益金使用绩效评价实证研究 |
| 7.3 本章小结 |
| 8 基于机器学习模型的实证分析 |
| 8.1 机器学习概述及使用意义 |
| 8.2 实证数据概览 |
| 8.3 非监督学习下的聚类算法及实证分析 |
| 8.4 监督学习下相关回归模型与实证分析 |
| 8.4.1 线性岭回归模型 |
| 8.4.2 支持向量机回归模型 |
| 8.4.3 决策树回归及树相关的模型 |
| 8.5 本章小结 |
| 9 结论与建议 |
| 9.1 论文主要结论 |
| 9.1.1 梳理了体育彩票公益金管理与使用现状 |
| 9.1.2 规划了体育彩票公益金使用绩效评价的系统构建 |
| 9.1.3 构建了体育彩票公益金使用绩效评价指标体系 |
| 9.1.4 确定了体育彩票公益金使用绩效评价各级指标权重 |
| 9.1.5 评估了省级体育彩票公益金使用绩效 |
| 9.1.6 探索了基于机器学习的科学评价延展性 |
| 9.2 对策与建议 |
| 9.2.1 政策制度层面:完善顶层设计、形成法制体系 |
| 9.2.2 意识认识层面:加大宣传力度、形成共同认识 |
| 9.2.3 资金管理层面:明确责权分工、形成科学机制 |
| 9.2.4 资金分配层面:合理使用资金、科学分配方式 |
| 9.2.5 绩效评价层面:健全评价体系、完善指标体系 |
| 10 创新、局限与展望 |
| 10.1 创新之处 |
| 10.1.1 研究选题与视角的创新 |
| 10.1.2 框架系统和指标体系的创新 |
| 10.1.3 发展预测的创新 |
| 10.2 研究的局限性 |
| 10.2.1 绩效评价指标体系的实践性 |
| 10.2.2 绩效评价数据获取的全面性 |
| 10.3 进一步研究的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附件1:专家咨询评议表(第一轮) |
| 附件2:专家咨询评议表(第二轮) |
| 附件3:专家访谈提纲 |
| 附件4:机器学习与建模相关代码 |
| 附件5:学习经历与科研经历 |
（2）基于协同过滤模型的运动处方生成技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 体育行业发展与运动处方应用研究现状 |
| 1.2.2 运动处方生成技术研究现状 |
| 1.2.3 运动处方参数计算研究现状 |
| 1.2.4 运动风险监测研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 运动处方相关技术分析 |
| 2.1 运动处方制定规范 |
| 2.2 运动处方生成方法概述 |
| 2.2.1 传统运动处方生成体系 |
| 2.2.2 自动化方法生成运动处方 |
| 2.3 基于数据挖掘的运动处方生成技术分析 |
| 2.3.1 运动处方数据结构 |
| 2.3.2 运动处方生成的研究难点 |
| 2.3.3 针对运动处方生成的数据挖掘技术优缺点分析 |
| 2.3.4 协同过滤在运动处方生成中的应用分析 |
| 2.4 针对运动处方参数计算的多目标优化方法分析 |
| 2.5 基于神经网络的运动监测方法分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 运动处方生成方案设计 |
| 3.1 运动处方生成方案的主要内容 |
| 3.2 研究方案和技术路线 |
| 3.3 针对运动处方生成的用户需求分析 |
| 3.4 运动处方生成方案 |
| 3.4.1 基于协同过滤算法的运动项目量化处理 |
| 3.4.2 改进基于内容的协同过滤算法计算相似性 |
| 3.4.3 基于相似度计算的运动项目筛选策略 |
| 3.5 基于多目标优化的运动参数计算 |
| 3.6 基于卷积神经网络的运动异常检测 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 个性化运动处方应用系统设计 |
| 4.1 系统框架设计 |
| 4.2 数据存储与处理流程 |
| 4.3 运动者模型搭建 |
| 4.4 运动处方模型搭建 |
| 4.5 运动处方生成 |
| 4.6 运动处方实施与管理 |
| 4.6.1 运动处方管理与优化方法 |
| 4.6.2 基于反馈的运动处方参数优化 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 运动处方服务系统实现 |
| 5.1 系统搭建模式 |
| 5.2 系统开发环境 |
| 5.2.1 系统环境 |
| 5.2.2 远程连接与数据共享 |
| 5.3 系统结构 |
| 5.4 系统主要模块 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（3）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（4）基于多目标遗传算法的太阳能膜蒸馏系统优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 膜蒸馏技术 |
| 1.2.1 直接接触式膜蒸馏 |
| 1.2.2 吹扫气式膜蒸馏 |
| 1.2.3 真空膜蒸馏 |
| 1.2.4 空气隙式膜蒸馏 |
| 1.3 膜蒸馏技术的研究现状 |
| 1.3.1 膜蒸馏组件结构上的研究进展 |
| 1.3.2 优化方法在膜蒸馏技术中的应用 |
| 1.3.3 太阳能膜蒸馏技术 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 第二章 太阳能光热-光电膜蒸馏实验系统 |
| 2.1 太阳能膜蒸馏系统流程 |
| 2.2 膜蒸馏组件 |
| 2.2.1 平板式膜蒸馏组件 |
| 2.2.2 疏水膜 |
| 2.3 冷端散热系统 |
| 2.3.1 自然冷却散热 |
| 2.3.2 半导体制冷方式散热 |
| 2.4 太阳能全自动跟踪平台 |
| 2.5 太阳能集热器 |
| 2.6 太阳能光伏系统 |
| 2.7 辅助系统部件 |
| 2.7.1 辅助热源 |
| 2.7.2 循环动力部件 |
| 2.8 测量系统 |
| 2.9 本章小结 |
| 第三章 冷端自然冷却膜蒸馏系统优化分析 |
| 3.1 冷端自然冷却膜蒸馏系统 |
| 3.2 膜蒸馏组件膜面支撑现象分析 |
| 3.3 BBD实验设计 |
| 3.4 支持向量机(SVR) |
| 3.5 实验分析流程 |
| 3.6 SVR建模与响应面分析 |
| 3.6.1 膜通量分析 |
| 3.6.2 热效率分析 |
| 3.6.3 能耗分析 |
| 3.7 Pareto解集分析 |
| 3.7.1 多目标优化算法 |
| 3.7.2 多目标算法解集分析 |
| 3.8 层次分析法 |
| 3.9 TOPSIS评价方法 |
| 3.10 结果与验证 |
| 3.11 本章小结 |
| 第四章 热电制冷膜蒸馏系统优化分析 |
| 4.1 热电制冷膜蒸馏系统 |
| 4.1.1 系统组成 |
| 4.2 实验设计 |
| 4.2.1 实验分析流程 |
| 4.2.2 实验变量与目标值 |
| 4.2.3 全因子实验设计 |
| 4.3 实验分析 |
| 4.3.1 耦合度响应分析 |
| 4.3.2 能耗值响应分析 |
| 4.3.3 膜通量响应分析 |
| 4.4 多目标优化 |
| 4.4.1 Pareto解集分析 |
| 4.4.2 Pareto解集最优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 太阳能膜蒸馏系统匹配分析 |
| 5.1 太阳能光热分析 |
| 5.1.1 自然冷却膜蒸馏系统光热匹配分析 |
| 5.1.2 热电制冷膜蒸馏系统光热匹配分析 |
| 5.2 太阳能光伏性能分析 |
| 5.3 太阳能光伏匹配分析 |
| 5.3.1 自然冷却膜蒸馏系统光电匹配分析 |
| 5.3.2 热电制冷膜蒸馏系统光电匹配分析 |
| 5.4 两种散热方式膜蒸馏系统对比分析 |
| 5.4.1 系统经济性分析 |
| 5.4.2 系统环保性分析 |
| 5.4.3 系统冷端稳定性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间取得的科研成果 |
（5）基于改进蝙蝠算法和RBF神经网络的非线性系统参数辨识研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 本课题相关领域的研究现状 |
| 1.2.1 智能优化算法的研究现状 |
| 1.2.2 蝙蝠算法的研究现状 |
| 1.2.3 人工神经网络的研究现状 |
| 1.2.4 非线性系统辨识的研究现状 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 论文的结构与安排 |
| 第二章 非线性系统辨识方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 非线性系统介绍 |
| 2.2.1 常见的非线性模型 |
| 2.2.2 常见的非线性特性 |
| 2.3 传统的参数辨识方法 |
| 2.3.1 最小二乘算法 |
| 2.3.2 极大似然法 |
| 2.4 基于神经网络的非线性系统辨识方法 |
| 2.4.1 神经网络系统辨识建模方法 |
| 2.4.2 仿真实验 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于反向学习和柯西变异的蝙蝠算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 标准的蝙蝠算法 |
| 3.2.1 蝙蝠算法的生物学基础 |
| 3.2.2 蝙蝠算法的基本原理和步骤 |
| 3.3 基于反向学习和柯西变异的蝙蝠算法(OCBA) |
| 3.3.1 蝙蝠算法的优缺点分析 |
| 3.3.2 反向学习策略 |
| 3.3.3 算法的改进原理 |
| 3.3.4 OCBA算法的步骤和流程图 |
| 3.4 OCBA算法性能测试 |
| 3.4.1 测试函数 |
| 3.4.2 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于OCBA算法在重尾噪声下的Hammerstein模型参数辨识 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 重尾分布噪声 |
| 4.3 重尾噪声下单变量Hammerstein模型参数辨识 |
| 4.3.1 SISO-Hammerstein模型参数辨识 |
| 4.3.2 实验仿真 |
| 4.4 重尾噪声下输入多输出Hammerstein模型参数辨识 |
| 4.4.1 MIMO Hammerstein模型参数辨识 |
| 4.4.2 实验仿真 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于CMBA算法的RBF神经网络非线性系统辨识 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 径向基(RBF)神经网络 |
| 5.2.1 RBF神经网络结构 |
| 5.2.2 RBF神经网络训练过程 |
| 5.2.3 RBF神经网络辨识的缺点分析 |
| 5.3 带柯西变异的多agent蝙蝠算法(CMBA) |
| 5.3.1 CMBA算法寻优策略 |
| 5.3.2 CMBA算法步骤 |
| 5.3.3 CMBA算法性能测试 |
| 5.4 基于CMBA算法优化的RBF神经网络(CMBA-RBF) |
| 5.5 基于CMBA-RBF的MIMO-Hammerstein模型参数辨识 |
| 5.5.1 CMBA-RBF辨识MIMO Hammerstein模型的流程 |
| 5.5.2 实验仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师简介 |
| 附件 |
（6）自行车运动员训练负荷预测模型研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据挖掘在体育领域中的研究现状 |
| 1.2.2 自行车运动训练分析的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 本文的组织架构 |
| 2 相关技术概述 |
| 2.1 人工神经网络 |
| 2.1.1 人工神经网络基本原理 |
| 2.1.2 人工神经网络学习算法 |
| 2.2 BP神经网络 |
| 2.2.1 BP神经网络原理 |
| 2.2.2 BP算法 |
| 2.2.3 BP神经网络的优缺点 |
| 2.3 遗传算法 |
| 2.3.1 遗传算法概述 |
| 2.3.2 遗传算法原理 |
| 2.3.3 自适应遗传算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 自行车运动员训练负荷预测研究 |
| 3.1 指标选取 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 影响训练负荷的因素 |
| 3.2 IAGABP算法在训练负荷预测中的应用 |
| 3.2.1 神经网络模型的选择 |
| 3.2.2 BP神经网络结构及参数设计 |
| 3.2.3 改进自适应遗传算法对BP神经网络的优化 |
| 3.2.4 算法描述及分析 |
| 3.3 实验结果及分析 |
| 3.3.1 实验环境设置 |
| 3.3.2 实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 自行车队训练分析系统的设计与实现 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 系统目标 |
| 4.1.2 系统功能需求分析 |
| 4.1.3 系统性能需求分析 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.2.1 系统架构 |
| 4.2.2 数据库设计 |
| 4.3 系统实现 |
| 4.3.1 开发环境 |
| 4.3.2 数据管理分析模块的实现 |
| 4.3.3 训练负荷预测模块的实现 |
| 4.3.4 人员管理模块的实现 |
| 4.3.5 登录模块的实现 |
| 4.3.6 系统管理模块的实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果 |
| 致谢 |
（7）冰球赛况预测系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 支持向量机研究现状 |
| 1.2.2 赛况预测研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 冰球赛况预测技术相关概述 |
| 2.1 冰球信息管理系统概述 |
| 2.2 预测算法概述 |
| 2.2.1 传统预测算法 |
| 2.2.2 人工智能预测算法 |
| 2.3 支持向量机 |
| 2.3.1 支持向量分类机 |
| 2.3.2 核函数的选择 |
| 2.3.3 支持向量机在预测方面的优势 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于特征选择的冰球赛况预测数据预处理 |
| 3.1 基于分数方程的特征选择算法 |
| 3.2 基于稀疏分数和相关性分析的特征选择算法 |
| 3.2.1 ISSFS算法描述 |
| 3.2.2 ISSFS算法实现 |
| 3.3 实验结果及分析 |
| 3.3.1 UCI数据集实验结果及分析 |
| 3.3.2 冰球赛况预测数据集实验结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于优化支持向量机参数的冰球赛况预测模型研究 |
| 4.1 经典参数优化算法 |
| 4.2 基于HGAPSO算法的支持向量机预测模型 |
| 4.2.1 HGAPSO算法描述 |
| 4.2.2 HGAPSO算法实现 |
| 4.2.3 ISSFS-N-HGAPSO-SVM算法描述 |
| 4.3 实验结果及分析 |
| 4.3.1 UCI数据集实验结果及分析 |
| 4.3.2 冰球赛况预测数据集实验结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 冰球赛况预测系统的设计与实现 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.1.1 系统功能需求 |
| 5.1.2 系统性能需求 |
| 5.2 系统功能实现流程 |
| 5.3 系统开发环境与运行环境 |
| 5.3.1 系统开发环境 |
| 5.3.2 系统运行环境 |
| 5.4 系统关键技术实现 |
| 5.4.1 基于ISSFS的冰球预测数据预处理算法实现 |
| 5.4.2 基于HGAPSO的冰球赛况预测模型参数优化算法实现 |
| 5.5 系统运行效果 |
| 5.5.1 管理员用户 |
| 5.5.2 普通用户 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（8）动态环境下的无人机避碰技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 |
| 1.2.1 智能避障算法研究现状 |
| 1.2.2 增强学习算法研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 无人机避碰问题模型与动作选择策略 |
| 2.1 动态环境下无人机避障问题建模 |
| 2.1.1 问题描述 |
| 2.1.2 算法选择 |
| 2.2 无人机避障动作选择决策算法基础理论 |
| 2.2.1 增强学习算法分析研究 |
| 2.2.2 深度增强学习算法分析研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于双网络结构的改进无人机避碰决策算法 |
| 3.1 基于单网络更新结构的无人机避碰动作决策方法分析 |
| 3.1.1 基于Q学习的动作选择决策方法 |
| 3.1.2 结合神经网络的动作选择决策方法 |
| 3.2 基于双网络更新结构的改进无人机避碰动作决策方法分析 |
| 3.2.1 结合神经网络的动作选择决策方法的过估计现象 |
| 3.2.2 基于双网络结构的改进无人机避碰动作决策算法 |
| 3.3 双网络动作决策方法仿真与性能对比 |
| 3.3.1 仿真软件环境 |
| 3.3.2 实验设计与结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于指数优先抽样经验回放的改进无人机避碰决策算法 |
| 4.1 基于指数优先抽样经验回放的无人机避碰决策算法分析 |
| 4.1.1 基于随机抽样的避碰动作选择经验回放方法 |
| 4.1.2 基于优先抽样的避碰动作选择经验回放方法 |
| 4.1.3 基于指数优先抽样的避碰动作选择经验回放方法 |
| 4.2 改进优先抽样经验回放方法的仿真与性能对比 |
| 4.2.1 实验方案设计 |
| 4.2.2 实验结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（9）仿生智能算法与轴流压气机叶型优化设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 智能算法与压气机气动优化设计研究现状 |
| 1.2.1 气动优化设计技术研究现状 |
| 1.2.2 遗传算法在优化设计中的应用研究现状 |
| 1.2.3 仿生智能算法研究与应用现状 |
| 1.2.4 现代人工智能技术发展概况 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第二章 仿生智能算法研究与改进设计 |
| 2.1 遗传算法研究与改进 |
| 2.1.1 标准遗传算法研究 |
| 2.1.2 遗传算法改进：变比率交叉算法设计 |
| 2.1.3 变比率三体交叉算法设计 |
| 2.2 遗传算法拓展：分布式遗传算法设计 |
| 2.2.1 遗传算法的缺陷 |
| 2.2.2 分布式遗传算法设计 |
| 2.2.3 分布式遗传算法改进设计 |
| 2.3 微分进化算法研究与改进 |
| 2.3.1 微分进化算法的基本原理及数学模型 |
| 2.3.2 微分进化算法的控制参数设置及影响研究 |
| 2.3.3 微分进化算法改进：高斯随机缩放DE算法设计 |
| 2.4 蜂群算法研究与改进 |
| 2.4.1 蜂群算法的基本原理 |
| 2.4.2 蜂群算法改进：邻域选择蜂群算法设计 |
| 2.5 并行蜂群设计：粗粒度分布式蜂群算法 |
| 2.5.1 粗粒度模型 |
| 2.5.2 粗粒度分布式蜂群算法设计 |
| 2.6 遗传算法、微分进化与蜂群算法数值仿真实验 |
| 2.6.1 Benchmark测试函数 |
| 2.6.2 梯度下降法优化实验 |
| 2.6.3 智能算法优化实验 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 支持向量机算法改进与非线性函数回归研究 |
| 3.1 误差反向传播神经网络研究 |
| 3.1.1 误差反向传播网络模型 |
| 3.1.2 误差反向传播学习算法 |
| 3.1.3 BP算法的改进 |
| 3.2 统计学习与支持向量机研究 |
| 3.2.1 统计学习 |
| 3.2.2 支持向量机 |
| 3.3 非线性函数逼近性能数值实验研究 |
| 3.3.1 回归分析：二维三角函数 |
| 3.3.2 回归分析：二维多极值函数 |
| 3.3.3 回归分析：三维函数的回归分析 |
| 3.4 支持向量机算法改进：蜂群-支持向量机(ABC-SVM)算法设计 |
| 3.4.1 ABC-SVM算法设计 |
| 3.4.2 ABC-SVM数值优化实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 压气机叶型参数化设计技术研究 |
| 4.1 常用参数化法 |
| 4.1.1 Hicks-Henne参数化 |
| 4.1.2 特征参数描述法 |
| 4.1.3 正交基函数法 |
| 4.1.4 CST方法 |
| 4.1.5 NURBS参数化法 |
| 4.2 基于CST的压气机叶型参数化方法分析 |
| 4.2.1 CST方法中权重因子的反算 |
| 4.2.2 CST拟合的有效性验证 |
| 4.2.3 CST参数化叶栅拟合效果分析 |
| 4.3 基于NURBS的压气机叶型参数化方法分析 |
| 4.3.1 NURBS控制点反求 |
| 4.3.2 NURBS拟合方法有效性验证 |
| 4.3.3 NURBS叶栅拟合分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 压气机叶型智能优化设计及实验研究 |
| 5.1 附面层抽吸的机理 |
| 5.1.1 附面层抽吸对下游附面层动量厚度的影响 |
| 5.1.2 附面层未分离时抽吸 |
| 5.1.3 附面层分离时抽吸的影响 |
| 5.2 吸附式压气机叶栅数值模拟方法 |
| 5.2.1 控制方程 |
| 5.2.2 人工粘性 |
| 5.3 基于蜂群算法的吸附式叶型智能优化设计 |
| 5.3.1 奇异叶型的产生机理及消除措施 |
| 5.3.2 NURBS在压气机叶型参数化中的应用 |
| 5.3.3 流场求解程序 |
| 5.3.4 流场求解器的实验验证 |
| 5.3.5 优化目标和优化变量 |
| 5.3.6 实例一：大弯角亚音叶型优化设计 |
| 5.3.7 实例二：吸附式叶型优化设计研究 |
| 5.4 智能优化设计系统实验验证研究 |
| 5.4.1 叶型智能优化设计 |
| 5.4.2 优化叶型实验研究 |
| 5.4.3 实验结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 蜂群-支持向量机混合算法改进与压气机叶片优化设计 |
| 6.1 蜂群-支持向量机算法的改进:DE-ABC-SVM |
| 6.1.1 样本选择与初始模型设计技术研究 |
| 6.1.2 自适应微分蜂群-支持向量机算法设计：DE-ABC-SVM |
| 6.2 DE-ABC-SVM算法数值实验研究 |
| 6.2.1 Sphere函数优化实验 |
| 6.2.2 Ackley函数优化实验 |
| 6.3 基于DE-ABC-SVM的叶型优化设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 论文的创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 符号表 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
（10）基于盲源分离的智能图像处理技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 数字图像处理研究现状 |
| 1.2.1 图像处理方法研究现状 |
| 1.2.2 高光谱图像解混研究现状 |
| 1.2.3 运动目标检测研究现状 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 亟待解决的问题 |
| 1.5 论文的研究内容及结构安排 |
| 第二章 图像中的像元解混与目标检测技术 |
| 2.1 高光谱图像解混理论 |
| 2.1.1 混合像元模型 |
| 2.1.2 高光谱图像解混过程 |
| 2.1.3 基于几何学的端元提取技术 |
| 2.1.4 基于统计学的高光谱图像解混算法 |
| 2.1.5 基于稀疏表示的高光谱图像解混 |
| 2.1.6 高光谱解混性能评价 |
| 2.2 图像运动目标检测 |
| 2.2.1 背景相减法 |
| 2.2.2 帧间差分法 |
| 2.2.3 光流法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 盲源分离理论 |
| 3.1 盲源分离理论模型 |
| 3.1.1 线性混合模型 |
| 3.1.2 非线性混合模型 |
| 3.1.3 卷积混合模型 |
| 3.2 盲源分离算法 |
| 3.2.1 独立成分分析算法 |
| 3.2.2 非负矩阵分解算法 |
| 3.2.3 稀疏分量分析算法 |
| 3.3 盲源分离算法性能评价 |
| 3.3.1 分离性能定性评价 |
| 3.3.2 分离性能定量评价 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 仿生智能优化算法的研究及改进 |
| 4.1 常见的仿生智能优化算法 |
| 4.2 基于过滤引导及随机性策略的差分搜索优化算法 |
| 4.2.1 过滤搜索策略 |
| 4.2.2 随机算子引导策略 |
| 4.2.3 算法步骤 |
| 4.3 函数优化测试实验 |
| 4.3.1 实验测试条件 |
| 4.3.2 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于仿生智能及多目标优化的高光谱图像解混 |
| 5.1 高光谱图像解混的理论基础 |
| 5.2 基于改进差分搜索及多目标优化的高光谱图像解混算法 |
| 5.2.1 数据降维处理 |
| 5.2.2 目标函数的确定 |
| 5.2.3 MOBRDS-HUA的实现 |
| 5.2.4 实验结果与分析 |
| 5.3 基于多目标蝙蝠优化的高光谱图像解混算法 |
| 5.3.1 目标函数的确定 |
| 5.3.2 多目标蝙蝠优化算法 |
| 5.3.3 MOBA-HUA的实现 |
| 5.3.4 实验结果与分析 |
| 5.4 性能对比试验 |
| 5.4.1 仿真数据实验 |
| 5.4.2 真实数据实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于盲源分离的图像运动目标检测 |
| 6.1 研究背景 |
| 6.2 基于PSO的运动目标检测 |
| 6.2.1 基于ICA的运动目标检测原理 |
| 6.2.2 基于PSO的盲源分离算法 |
| 6.2.3 基于PSO的运动目标检测 |
| 6.3 基于PSO的运动目标检测仿真实验与分析 |
| 6.4 基于SVM的运动目标检测 |
| 6.4.1 采用SVM实现运动目标检测 |
| 6.4.2 SVM基本原理与分析 |
| 6.5 基于SVM的运动目标检测仿真实验与分析 |
| 6.5.1 运动目标预处理 |
| 6.5.2 运动目标检测结果及分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间所取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
四、遗传算法在竞技体育优化问题中的应用（论文参考文献）
- [1]省级体育彩票公益金使用绩效评价研究[D]. 霍圣录. 上海体育学院, 2021(09)
- [2]基于协同过滤模型的运动处方生成技术研究与应用[D]. 练兴杨. 西安理工大学, 2021
- [3]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [4]基于多目标遗传算法的太阳能膜蒸馏系统优化研究[D]. 李达. 内蒙古工业大学, 2019(01)
- [5]基于改进蝙蝠算法和RBF神经网络的非线性系统参数辨识研究[D]. 卢得龙. 北京化工大学, 2019(06)
- [6]自行车运动员训练负荷预测模型研究及应用[D]. 李泽槟. 郑州大学, 2019(07)
- [7]冰球赛况预测系统的研究与实现[D]. 李梦颖. 南京航空航天大学, 2019(02)
- [8]动态环境下的无人机避碰技术研究[D]. 牟诗璇. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [9]仿生智能算法与轴流压气机叶型优化设计研究[D]. 杨小东. 西北工业大学, 2017(01)
- [10]基于盲源分离的智能图像处理技术研究[D]. 康志龙. 河北工业大学, 2017(11)