分布估计算法论文：Copula分布估计算法中Copula函数的研究
【中文摘要】分布估计算法的核心是建立概率模型,随着待解问题的复杂化,概率模型的学习和采样占用了大部分的时间和空间开销,强化和改进分布估计算法是该领域的难点和热点问题。Copula分布估计算法把Copula理论应用到分布估计算法中。Copula理论为求取联合分布提供了一条新的途径,由Copula理论知,一个联合分布可以分解成n个边缘分布和一个连接函数(Copula函数),其中边缘分布反映单变量的信息,Copula函数反映各变量之间的相关结构。边缘分布的估计要比联合分布简单,且Copula是比较容易采样的。本文主要研究在以Clayton Copula为连接函数,以经验分布为边缘分布的条件下,Clayton Copula分布估计算法中的参数选择。当边缘分布和连接函数都确定以后,Copula参数直接影响Copula分布估计算法的性能,因为Copula函数的参数不同,所对应的变量之间的相关程度不同。本文首先对Clayton Copula的参数取了一些固定值,实验结果表明该方法可行。参数取固定值意味着每次建立的概率模型都是一样的,为了更准确地描述优势群体的概率模型,又研究了在进化过程中动态调整Clayton Copu...
【英文摘要】To estimate the probability distribution model is the key of Estimation of Distribution Algorithm (EDA), with the complexity of the problem to be solved, it will cost more
time to estimate the probability distribution model and to sample from it, improving EDA is the difficult and hot issues
of the field.Copula theory is used in Estimation of
Distribution Algorithm based on Copula (cEDA). Copula theory provides a new way to estimate joint probability distribution,
it enable us to separate joint probabil...
【关键词】分布估计算法 Copula分布估计算法 Clayton Copula
经验分布极大似然估计非参数估计
【英文关键词】EDA cEDA Clayton Copula empirical
distribution MLE non-parametric method
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【目录】Copula分布估计算法中Copula函数的研究中文摘
要3-4ABSTRACT4第一章绪论7-13 1.1 论文
的研究背景7-11 1.1.1 分布估计算法简介7-8 1.1.2
分布估计算法的发展现状8-11 1.2 本文主要完成的工作
11-13第二章基于Clayton Copula 的分布估计算法
13-27 2.1 Copula 理论介绍13-16 2.1.1 Copula 函数
的定义13 2.1.2 Sklar 定理13-15 2.1.3 Copula 函数
的分类15-16 2.2 Copula 分布估计算法概述
16-18 2.2.1 算法思想17-18 2.2.2 算法流程
18 2.3 Clayton Copula 分布估计算法18-21 2.3.1
Clayton Copula 函数18-19 2.3.2 Clayton Copula 函数采样19 2.3.3 经验分布函数19-21 2.4 仿真实验
21-24 2.4.1 测试函数21-22 2.4.2 参数设置
22 2.4.3 仿真结果22-24 2.5 本章小结24-27
第三章 Clayton copula 参数的极大似然估计27-41 3.1 极大似然估计法介绍27-28 3.1.1 极大似然估计法定义
27-28 3.1.2 极大似然估计的性质28 3.2 Clayton copula 参数的极大似然估计28-30 3.3 仿真实验
30-40 3.3.1 测试函数30 3.3.2 参数设置
30 3.3.3 仿真结果30-40 3.4 本章小结40-41
第四章 Clayton copula 的非参数估计方法41-55 4.1 Kendall 秩相关系数τ41 4.2 Clayton copula 的非参数估计方法41-43 4.3 仿真实验43-53 4.3.1 测试函数
43 4.3.2 参数设置43 4.3.3 仿真结果
43-53 4.4 本章小结53-55第五章总结与展望
55-57 5.1 论文总结55 5.2 展望55-57参考文献57-61致谢61-63研究生期间发表的论文目录
63-64
数据挖掘算法（Analysis Services – 数据挖掘） “数据挖掘算法”是创建数据挖掘模型的机制。为了创建模型，算法将首先分析一组数据并查找特定模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。 算法创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包括： ?说明在交易中如何将产品分组到一起的一组规则。 ?预测特定用户是否会购买某个产品的决策树。 ?预测销量的数学模型。 ?说明数据集中的事例如何相关的一组分类。 MicrosoftSQL ServerAnalysis Services 提供了几个供您在数据挖掘解决方案中使用的算法。这些算法是所有可用于数据挖掘的算法的子集。您还可以使用符合OLE DB for Data Mining 规范的第三方算法。有关第三方算法的详细信息，请参阅插件算法。 数据挖掘算法的类型 Analysis Services 包括了以下算法类型： ?分类算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。分类算法的一个示例是Microsoft 决策树算法。 ?回归算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量，如利润或亏损。回归算法的一个示例是Microsoft 时序算法。 ?分割算法将数据划分为组或分类，这些组或分类的项具有相似属性。分割算法的一个示例是Microsoft 聚类分析算法。 ?关联算法查找数据集中的不同属性之间的相关性。这类算法最常见的应用是创建可用于市场篮分析的关联规则。关联算法的一个示例是Microsoft 关联算法。 ?顺序分析算法汇总数据中的常见顺序或事件，如Web 路径流。顺序分析算法的一个示例是Microsoft 顺序分析和聚类分析算法。 应用算法 为特定的业务任务选择最佳算法很有挑战性。您可以使用不同的算法来执行同样的业务任务，每个算法会生成不同的结果，而某些算法还会生成多种类型的结果。例如，您不仅可以将Microsoft 决策数算法用于预测，而且还可以将它用作一种减少数据集的列数的方法，因为决策树能够识别出不影响最终挖掘模型的列。
一、选题工作的重要性 1、在毕业论文工作布置后，每个人都应遵循选题的基本原则，在较短的时间内把选题的方向确定下来。老师给的选题仅是确定选题大致范围，学生可以从选题指南中选题，也可以在本学科领域内自拟题目，但自拟题目不能脱离本学科领域。 2、选题不等于论文的最终题目，只是一个规划、预想。举例。 3、选题是论文撰写的前提和第一步，它实际上就是确定“写什么”的问题，亦即确定研究的方向和范围。如果“写什么”都不明确，“怎么写”就无从谈起。 4、毕业论文的选题的重要性。是一门课，拿毕业证和学位证，进个人档案，有人抄袭实际是遭受“终身追捕”。 5、教师指导，但关键是自己努力。不能依赖老师。缺乏研究分析，不加思索，信手拈来是自己对自己不负责。文章的观点、论据、论证方法“胸中无数”，材料的准备不足，勉强提笔来写，就会感到困难重重，可能推倒重来，将来极度被动，影响顺利毕业。 二、选什么样的题 1、选择具有现实意义的题目。 我们选的题目，应是与社会生活密切相关、为众人所关心的问题，是亟待解决的问题。这类问题反映着一定历史时期和阶段社会生活的重点和热点。我们运用自己所学的理论知识对其进行研究，提出自己的见解，探讨解决问题的方法，才有意义。 2、小的理论问题。 学术论文要具有一定的理论性。其形式还是内容都和工作总结、调查报告有着重要区别。非学术论文是对学术论文的一种传播和宣传、介绍，而不是原始性的创造。比如报纸杂志上刊登的评论、政论等是典型的非学术性论文。非学术论文的主要功能是对学术性论文的稀释和宣解，但有时也可能会成为学术性论文的先导。 注意三点：第一，非理论问题不应该选。第二，重大理论问题不好选（有些政治局考虑的问题，我们选了做不下来）。第三，特别敏感政治问题建议不要选。 3、自己能做下来的题目。 知己知彼，量力而行。所谓“知己”，首先，要充分估计到自已的知识储备情况和分析问题的能力。如果理论基础比较好，又有较强的分析概括能力，那就可以选择难度大一些、内容复杂一些的题目；如果自己觉得综合分析一个大问题比较吃力，那么题目就应定得小一些，便于集中力量抓住重点，把某一问题说深说透。所谓“知彼”，一是要考虑到是否能找到资料。
TP391.41 学士学位论文（设计） 论文题目图像分割算法研究与实现 作者姓名 指导教师 所在院系 专业名称 完成时间
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：
学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名：日期：年月日 导师签名：日期：年月日
copula函数及其应用 陆伟丹2012214286 信息与计算科学12-2班Copula函数及其应用Copula函数是一种〃相依函数"或者“连接函数"，它将多维变量的联合分布函数和一维变量的边际分布函数连接起来，在实际应用中有许多优点。 首先，由于不限制边缘分布的选择，可运用Copula理论构造灵活的多元分布。其次，运用Copula理论建立模型时，可将随机变量的边缘分布和它们之间的相关结构分开来研究,它们的相关结构可由一个C opu 1 a函数来描述。另外,如果对变量作非线性的单调增变换，常用的相关性测度——线性相关系数的值会发生改变，而由Cop u1 a函数导出的一致性和相关性测度的值则不会改变。此外，通过C o p u1 a函数，可以捕捉到变量间非线性、非对称的相关关系，特别是容易捕捉到分布尾部的相关关系。 正是这些性质与特点使得C opu 1 a为研究变量问的相关性提供了一种新方法，使得投资组合风险管理度量方法有了一个新的突破。 Copula函数是现代概率论研究的产物，在2 0世纪5 0年代由S k1 a r( 19 5 9 )首先提出，其特点在于能将联合分布的各边缘分布分离出来，从而简化建模过程,降低分析难度，这也是著名的S k 1 a r定理。S c hwe i z e r Sklar( 1983) 对其进行了阶段性的总结，在概率测度空间理论的框架内，介绍了C opu1 a函数的定义及Copula函数的边缘分布等内容。J oe ( 1 9 9 7 )又从相关性分析和多元建模的角度进行了论述，展示了Copula 函数的性质，并详尽介绍了Copula函数的参数族。Ne 1 s e n(1999 )在其专著中比较系统地介绍了C o pula的定义、 构建方法、Archimedean Copula及相依性，成为这一研究领域的集大成者。D a v i d s i on R A, Res nick S 1.( 1984)介绍了C o p u 1 a的极大似然估计和矩估计。而J o e , H .提出了二步极大似然估计，并说明它比极大似然估计更有效。在选择最适合我们要求的Copula 函数上，最常用的方法是拟合优度检验，W. B reymannn ,A.Dias , P ? Embrecht s ( 2 0
科技广场2010.9 0引言 随着数据库技术的飞速发展，人们在各种应用领域所拥有的数据量急剧增加，这些数据对人们的工作和研究有着重要的作用，但是由于对这些数据进行高级处理的工具比较少，使它们的重要性没有能够充分的发挥。当前多数的数据库系统只是可以对数据库中已有的数据进行存取、查询和统计等简单操作，通过这些操作人们可以获得数据的一些简单信息。但这些信息是从数据表面直观表现出来，对于隐藏于数据背后的如数据之间的关系、数据整体特征的描述以及寻找未来数据发展趋势的预测等信息并不能通过这些手段得到，而这些往往是人们更加需要的并且在决策支持的过程中更有价值。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果，正是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中挖掘有用知识的过程。 1数据挖掘的主要步骤 数据挖掘工作作为一个完整的挖掘过程，可分为以下几个主要步骤： (1)陈述问题和阐明假设：多数基于数据的模型研究都是在一个特定的应用领域里完成的。因此在设计数据挖掘算法之前，需要事先确定一个有意义的问题陈述。模型建立者通常会为未知的相关性指定一些变量，如果可能还会指定相关性的一个大体形式作为初始假设。对当前问题可能会有几个阐明的假设，这要求将应用领域的专门技术和数据挖掘模型相结合。实际上，这往往意味数据挖掘人员与应用专家之间密切地协作，在开始数据处理过程之前明确实际工作对数据挖掘结果的要求，根据此要求，确定数据收集过程的具体方法和数据挖掘采用的具体算法。 (2)数据准备和预处理：数据准备和预处理又可分为三个步骤：数据选取、数据预处理、数据变换。 数据选取的目的是确定数据挖掘的处理对象，即目标数据，它是根据由问题陈述中得到的用户需求，从原始数据库中抽取一定的数据用于数据挖掘， 数据挖掘算法的分析与研究 Analysis and Research of Data Mining Algorithms 喻云峰 Yu Yunfeng (江西省商务学校，江西南昌330100) （Jiangxi Commercial School,Jiangxi Nanchang330100） 摘要：本文对数据挖掘的基本理论进行了分析研究，总结了数据挖掘的基本步骤，归纳了数据挖掘的基本方法，并在此基础上，提出了用数据挖掘进行数据分析的通用策略。 关键词：数据挖掘；通用策略 中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1671-4792-(2010)9-0054-03 Abstract:In this thesis,the basic theory of data mining is researched.Based on this,the basic steps of data min-ing is summarized and the basic method of data mining is generalized.At last,a general tactic of data mining is given. Keywords:Data Mining;General Tactic 54
诚信声明 本人声明： 我所呈交的本科毕业设计论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名：日期：2010 年05 月20日
毕业设计（论文）任务书 设计（论文）题目： 学院：专业：班级： 学生指导教师（含职称）：专业负责人： 1．设计（论文）的主要任务及目标 (1) 了解图象匹配技术的发展和应用情况，尤其是基于特征的图象匹配技术的发展和应用。 (2) 学习并掌握图像匹配方法，按要求完成算法 2．设计（论文）的基本要求和内容 （1）查阅相关中、英文文献，完成5000汉字的与设计内容有关的英文资料的翻译。（2）查阅15篇以上参考文献，其中至少5篇为外文文献，对目前国内外图象匹配技术的发展和应用进行全面综述。 （3）学习图象匹配算法，尤其是基于特征的图象匹配算法。 （4）实现并分析至少两种基于特征的图象匹配算法，并分析算法性能。 3．主要参考文献 [1]谭磊, 张桦, 薛彦斌．一种基于特征点的图像匹配算法[J]．天津理工大学报，2006， 22(6)，66-69． [2]甘进，王晓丹，权文．基于特征点的快速匹配算法[J]．电光与控制，2009，16(2)， 65-66． [3]王军，张明柱．图像匹配算法的研究进展[J]．大气与环境光学学报，2007，2(1)， 12-15．
数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
毕业论文开题报告研究方法与手段 篇一：开题报告中研究思路与研究方法的写法参考开题报告中研究思路与研究方法的写法参考 XX-02-15 19:51:02| 分类：毕业论文 | 标签： |字号大中小订阅 研究思路 研究方法 （1）模糊层次分析法="urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 本论文考虑到绿色造船评价指标既有定量指标又有定性指标，可以借助模糊评价方法的处理方式，将一些模糊的概念转化成定量的数据。此外，为了表达综合评价目标的层次性，考虑采用层次分析方法，建立评价对象和评价指标体系。因此，本文结合了层次分析法和模糊评价法的优点，采用模糊层次分析方法对船 舶建造的绿色度进行综合评价。 （2）理论研究与实证研究相结合的方法 绿色造船评价指标体系的研究注重理论与实证两种研究方法的结合，对现实中改善船舶建造活动与环境的关系，具有一定的评价和指导意义。本文采用该方法，界定了绿色造船的定义以及综合评价目标等相关概念（第2、3章）；构建了绿色造船评价指标体系；结合模糊层次分析法，构建了
数学评价模型（第4 章）。最后，结合实例进行验证研究（第5章）。 （3）定性与定量分析相结合的方法 本文在研究过程中，重视并力求结合定性分析与定量分析进行研究。本文根据绿色造船的三大特征，构建了绿色造船评价指标体系（第3章）。采用模糊层次分析法确定了各个评价指标的权重，并结合专家打分法和中国节水技术政策大纲、《工业企业厂界噪声标准》、《大气污染物综合排放标准》等权威统计数据给予评价指标以定量的数值，最终得出定量的综合评价结果（第4章）。 （4）比较研究的方法 比较研究方法[32]是确定事物之间共同点和差异点的一种逻辑方法。在现实中，比较研究法几乎成为认识事物最常用的一种方法。本文在总结绿色造船定义中大量采用比较研究法，通过横向比较找出绿色造船和一般造船的共同点与不同点以及中、日、韩三国造船现状的比较（第2章）；然后，将众多绿色度评价方法进行比较，比较各个评价方法的优点和缺点，为绿色造船评价指标体系选择适 当的评价方法，从而使综合评价结果更具科学性与合理性（第4章）。 （5）归纳与演绎相结合的方法 归纳与演绎相结合的方法是一种辩证逻辑的方法。本文
%-------------------------------------------------------------------------- % Copula理论及应用实例 %-------------------------------------------------------------------------- %******************************读取数据************************************* % 从文件hushi.xls中读取数据 hushi = xlsread('hushi.xls'); % 提取矩阵hushi的第5列数据，即沪市的日收益率数据 X = hushi(:,5); % 从文件shenshi.xls中读取数据 shenshi = xlsread('shenshi.xls'); % 提取矩阵shenshi的第5列数据，即深市的日收益率数据 Y = shenshi(:,5); %****************************绘制频率直方图********************************* % 调用ecdf函数和ecdfhist函数绘制沪、深两市日收益率的频率直方图 [fx, xc] = ecdf(X); figure; ecdfhist(fx, xc, 30); xlabel('沪市日收益率'); % 为X轴加标签 ylabel('f(x)'); % 为Y轴加标签 [fy, yc] = ecdf(Y); figure; ecdfhist(fy, yc, 30); xlabel('深市日收益率'); % 为X轴加标签 ylabel('f(y)'); % 为Y轴加标签 %****************************计算偏度和峰度********************************* % 计算X和Y的偏度 xs = skewness(X) ys = skewness(Y) % 计算X和Y的峰度 kx = kurtosis(X) ky = kurtosis(Y) %******************************正态性检验*********************************** % 分别调用jbtest、kstest和lillietest函数对X进行正态性检验 [h,p] = jbtest(X) % Jarque-Bera检验 [h,p] = kstest(X,[X,normcdf(X,mean(X),std(X))]) % Kolmogorov-Smirnov检验 [h, p] = lillietest(X) % Lilliefors检验
本科法学专业毕业论文指导 关于《本科法学专业毕业论文指导》，是我们特意为大家整理的，希望对大家有所帮助。 导语：在毕业的时候，每一个法学院的学生都要写作毕业论文，都存在一个怎样写作毕业论文的问题。我做这个题目的报告，就是用我在学习、研究民商法中怎样写作法学论文，以及在做法学院教授的工作中，怎样指导法学院学生写作毕业论文的经验和体会。希望对大家能够有所帮助。 关于毕业论文的选题 法律的学习和研究，以及写作法学论文，最重要的是选题。一般的学习法律者除外，凡是涉及到法律要深入做的时候，那么，无论确定专门的学习、研究方向，还是写作论文、谋划长篇巨制，都首先面临的是选题的问题。 法学院学生写作毕业论文，同样也是这样。因此，法学院学生写作毕业论文，首先要确定好选题，然后才能开始进行毕业论文的搜集资料、谋篇布局、开始写作。不然的话，上来就写，写完了就撕，很难写出好的作品，毕业论文也就很难过关。 有些同学经常到了开题的时候，找到我，央求说，老师给我出一个题目吧！可是，论文题目不是那么好出的，而且学生自己究竟对什么问题感兴趣、有积累，并不完全清楚，还是要靠学生
自己好好地进行选题。 一、作毕业论文选题的一般考虑 法学院学生，尤其是硕士研究生，在开始进行学习的时候，首先就是要确定自己的研究方向。 在指导硕士研究生合博士研究生的研究和学习刚刚开始的时候，第一件事就是要确定研究的方向。例如有的学生愿意做抽象的民法研究工作，我给他确定民法总论的研究方向。 为什么要给他确定这个方向，就是因为我对他的学习和研究很了解，他对民商法的基本问题都是很精通的，基础很好，尤其是处理具体问题，应用民商法的理论得心应手，这也使他在同学中的威信很高。这个同学是很有才气的，要研究一个一般的题目是很不成问题的。所以，选择民法总论这个方向给他，既有难度，他又是能够胜任的。 还有一个同学，他的特点是修养很好，基础很好，特别是在哲学的层次上，有很敏感的感觉，也是很有前途的。而民法哲学这个题目是很难做的，几乎是一个新的领域，现在没有多少人能把这个问题做得好。他有这个实力，那就让他做。应当说，在选择方向上，因为都是民商法专业，选择什么专业，只要结合自己的特点、长处和爱好，就行了。 二、更重要的是选择具体的题目。 选题，就是选择什么样的专题确定为自己学习、研究的具体方向。法律的问题内容极其繁杂，就是确定一个大的方向，里边
数字图像处理期末考试 题目图像分割算法研究与实现专业班级11通信工程一班
毕业论文（设计）诚信声明 本人声明：所呈交的毕业论文（设计）是在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果，论文中引用他人的文献、数据、图表、资料均已作明确标注，论文中的结论和成果为本人独立完成，真实可靠，不包含他人成果及已获得青岛农业大学或其他教育机构的学位或证书使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 论文（设计）作者签名：日期：2013 年3月10 日 毕业论文（设计）版权使用授权书 本毕业论文（设计）作者同意学校保留并向国家有关部门
或机构送交论文（设计）的复印件和电子版，允许论文（设计）被查阅和借阅。本人授权青岛农业大学可以将本毕业论文（设计）全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本毕业论文（设计）。本人离校后发表或使用该毕业论文（设计）或与该论文（设计）直接相关的学术论文或成果时，单位署名为青岛农业大学。 论文（设计）作者签名：日期：2013 年 3 月10 日 指导教师签名：日期：年月日
目录 摘要: (1) 1．前言 (2) 2．图像分割概念 (3) 2.1图像分割定义 (3) 2.2图像分割方法综述 (4) 2.3阈值法 (5) 2.4 基于边缘检测的分割方法 (9) 2.5基于区域的分割方法 (12) 3．图像分割方法详述 (14) 3.1图像分割方法 (14) 3.2 图像分割方法实现 (14) 4．实验结果及分析 (16) 4.1 实验结果 (16) 4.2 实验结果分析 (20) 5．小结 (23) 5.1 主要工作总结 (23) 5.2 结论 (23) 6．附录 (27)
copula函数 1、Sklar定理 Sklar定理（二元形式）：若H（x,y）是一个具有连续边缘分布的F(x)与G(y)的二元联合分布函数，那么存在唯一的copula函数C使得H（x,y）=C（F(x)，G(y)）。反之，如果C是一个copula函数，而F,G是两个任意的概率分布函数，那么由上式定义的H函数一定是一个联合分布函数，且对应的边缘分布函数刚好就是F和G。 Sklar定理告诉我们一件很重要的事情，一个联合分布关于相关性的性质完全由它的copula函数决定，与它的边缘分布没有关系。在已知H,F,G的情况下，能够算出它们的copula： C(u,v)=H[F-1(u),G-1(v)] 2、什么是copula函数？ copula函数实际上是一个概率。假设我们有n个变量（U 1,U 2 ,…,U N ），这n 个变量都定义在[0,1]，copula函数C(u 1,u 2 ,…,u n )即是P{U 1 [0，1] (2)C（u,0）=c(0,v)=0;C(u,1)=u;C(1,v)=v (3)0≤?C/?u≤1；0≤?C/?v≤1 4、copula函数的种类 （1）多元正态分布的copula（高斯copula）：（边缘分布是均匀分布的多元正态分布） （2）多元t分布的copula：t-copula （3）阿基米德copula（人工构造） 令φ：[0,1]→[0,∞]是一个连续的，严格单调递减的凸函数，且φ(1)=0，其伪逆函数φ[-1] 由下式定义：那么由下式定义的函数C:[0,1]*[0,1]→[0,1]是一个copula，通过寻找合适的函 数φ利用上式所生成的copula都是阿基米德类copula，并称φ为其生成函数，且阿基米德类copula都是对称的，即C(u,v)=C(v,u)。只要找到合适的生成函数，那么就可以构造出对应的阿基米德类copula。 5、为什么金融风险管理中常用copula？ 不同的两个资产会始终同时达到最糟的状况吗？因为有资产相关性的影响，可以使两个资产之间在一定程度上同向变动或反向变动，可能发生对冲，从而减少风险，因此我们需要知道资产之间的相关性，然而金融中的分布，大多都不是
本科毕业论文开题报告任务书 本科毕业论文开题报告任务书 开题报告内容 1.选题背景(含国内外相关研究综述及评价)与意义。 对于电影片名的误译及对策的课题，国内外学者都有很多研究，国内学者付有龙、冯小霞、刘显才等对英文电影片名的翻译及误译都有深入研究;国外学者也就这一方向有相关研究，如 peter.newmark， lynn.andrew和 cattrysse.patrick 等的研究较为深入，他们关于英文电影名称的特点与功能﹑电影名称的误译以及翻译方法的研究具有代表性。 国内学者付有龙就电影片名的误译方面做了相关研究，他在电影评价上发表的《电影片名误译及其翻译方法》得出电影片名的误译是由多方面因素引起的，包括：对电影文化内涵缺乏了解，过度追求商业利润，过分追求系列模式化等。国外学者cattrysse.patrick 的talking about the movie name translation 对电影片名翻译的原则和方法提供了更好的论证，他认为电影片名的翻译应该遵循翻译的原则，而且不同类型的电影片名应该用适合的翻译方法来翻译，这样才可以更好地避免误译的发生。 论文具有一定的学术性、现实性、前沿性、针对性或新颖性;与社会、生活相结合，论文研究的英文电影片名的误译现象越来越受到学术界重视，与人们生活息息相关。根据国内外学者的研究，论文分析了英文电影片名的特征和功能，为研究英文电影片名的翻译提供更好的基础，透析英文电影片名的误译现象和误译原因，总结英文电影片名翻译的原则和适合不同英文电影片名翻译的翻译方法。该
论文的研究有利于减少误译引起的麻烦，提高英文电影片名的翻译水平，从而更好地减少文化隔阂，有利于电影业的更好发展。 2. 选题研究的方法与主要内容。 在收集资料，阅读相关文献的基础上，与指导教师讨论，共同确定选题，列出论文提纲，并拟采用例证法，分析法，比较法，推导论述法等方法进行论文撰写。论文主要研究英文电影片名的误译以及对误译提出的对策，通过综合归纳英文电影片名的特点、作用，结合英文电影片名的翻译原则以及翻译方法，以rain man, bad company，american beauty, original sin等多部外国电影片名的翻译为实例，试图从电影片名翻译错误的视角，就英文电影片名的误译以及对策这一论题进行深入探讨，旨在达成减少英文电影片名的误译以及减少误译带来的麻烦，从而更好地发挥电影片名的作用以及使外国电影更好地被中国人接受和认可的目的。 3. 研究条件及可能存在的问题。 通过专业学习，具备基本英语语言技能和专业知识，拥有所选课题需要的部分资料和相关理论书籍，校图书馆和网络有丰富的资料可查询。同时，有指导教师的指导和帮助，能够顺利完成论文写作。 对于论文，可能存在的问题有相关文献和著作收集不足;理论理解、分析不够深刻、透彻;理论研究较为肤浅;理论联系实际不够;缺乏充分、全面的实践证明等问题，但是论文将尽量减少类似问题发生，尽量完善各方面。 参考文献： andrew, lynn. happreciating cinema. beijing: foreign language teaching and research press, xx.
毕业论文题目：LDPC码的编译码算法研究
摘要 低密度奇偶校验码（Low Density Parity Check Codes，简称LDPC 码），本质上是一种线性分组码，更接近香农限。目前的研究均表明LDPC 码是信道编码中纠错能力最强的一种码,其译码器结构简单,在深空探测、卫星通信等领域可得到广泛的应用。文章介绍了LDPC 码,综述了其编码方法和译码方法。在编码方法中分别描述了校验矩阵的构造和基于校验矩阵的编码算法，对LDPC 码的快速编码方法进行分析。在译码方法中主要论述了消息传递译码算法、置信传播译码方法、最小和译码算法、比特翻转译码算法和加权比特翻转译码方法。对部分LDPC码的编译码就行了仿真，同时对LDPC 码的编译码方法的发展及应用前景作了分析。 本文的重点是对LDPC码的编译码算法的论述与研究，介绍LDPC码的基本原理和分类，分别从基于生成矩阵和基于校验矩阵详细讨论了LDPC码编码算法，简单介绍了线性分组码编码，LU分解法，RU分解法。并用简明例子对RU算法做了清晰的解释。对译码大致做了解释：分为软判决译码（MP算法）和硬判决译码（比特翻转算法和加权比特翻转算法）。在本文的最后用AWGN信道下LDPC码的性能仿真，主要是针对比特翻转算法进行仿真。做出理论比较。 关键词：LDPC码编译码MATLAB
Title：Encoding and Decoding Algorithms of LDPC Codes Abstract：LDPC code, namely Low Density Parity Check Code, is a kind of linear block codes in nature, and the decoding performance of LDPC is more nearer to the Shannon limit. With it s best performance and simple decoder structure, LDPC codes will be widely used in deep space exploration, salite communications and other fields. While briefly introducing LDPC codes are introduced briefly, this paper summarizes the encoding and decoding algorithms. The encoding algorithm is described in two steps: the const ruction of parity-check matrix and the encoding method based on parity-check matrix. Analyze the rapidly coding method for LDPC code. As to decoding algorithm, MP decoding method, BP decoding method, Min-Sum decoding method, Bit-Flipping method and Weighted Bit-Flipping method are discussed. Emulate for the LDPC codes .The development and application of encoding and decoding methods is analyzed as well. This article focuses on encoding and decoding algorithms of LDPC codes，According to the different methods of decoding algorithm, and makes the theoretical MATLAB simulation.
数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 5. 最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里?佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个
本科毕业论文开题报告任务书开题报告内容 1.选题背景(含国内外相关研究综述及评价)与意义。 对于电影片名的误译及对策的课题，国内外学者都有很多研究，国内学者付有龙、冯小霞、刘显才等对英文电影片名的翻译及误译都有深入研究;国外学者也就这一方向有相关研究，如，和等的研究较为深入，他们关于英文电影名称的特点与功能﹑电影名称的误译以及翻译方法的研究具有代表性。 国内学者付有龙就电影片名的误译方面做了相关研究，他在电影评价上发表的《电影片名误译及其翻译方法》得出电影片名的误译是由多方面因素引起的，包括：对电影文化内涵缺乏了解，过度追求商业利润，过分追求系列模式化等。 国外学者的talking about the movie name translation对电影片名翻译的原则和方法提供了更好的论证，他认为电影片名的翻译应该遵循翻译的原则，而且不同类型的电影片名应该用适合的翻译方法来翻译，这样才可以更好地避免误译的发生。 论文具有一定的学术性、现实性、前沿性、针对性或新颖性;与社会、生活相结合，论文研究的英文电影片名的误
译现象越来越受到学术界重视，与人们生活息息相关。根据国内外学者的研究，论文分析了英文电影片名的特征和功能，为研究英文电影片名的翻译提供更好的基础，透析英文电影片名的误译现象和误译原因，总结英文电影片名翻译的原则和适合不同英文电影片名翻译的翻译方法。该论文的研究有利于减少误译引起的麻烦，提高英文电影片名的翻译水平，从而更好地减少文化隔阂，有利于电影业的更好发展。 2. 选题研究的方法与主要内容。 在收集资料，阅读相关文献的基础上，与指导教师讨论，共同确定选题，列出论文提纲，并拟采用例证法，分析法，比较法，推导论述法等方法进行论文撰写。 论文主要研究英文电影片名的误译以及对误译提出的对策，通过综合归纳英文电影片名的特点、作用，结合英文电影片名的翻译原则以及翻译方法，以rain man, bad company，american beauty, original sin等多部外国电影片名的翻译为实例，试图从电影片名翻译错误的视角，就英文电影片名的误译以及对策这一论题进行深入探讨，旨在达成减少英文电影片名的误译以及减少误译带来的麻烦，从而更好地发挥电影片名的作用以及使外国电影更好地被中国人接受和认可的目的。 3. 研究条件及可能存在的问题。
摘要 本次课程设计的题目是“A星算法的演示系统”，A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算，或在线游戏的BOT的移动计算上。本次课程设计要求能够演示出整个算法的执行过程，能够进行单步演示，动态演示，把算法的执行过程的精髓演示出来。 在对算法充分了解的基础上，演示算法的执行过程，就要涉及到图像的绘制，而对于图像的编程，显然高级语言有其开发效率高的特点，java强大的运算和图形展示功能，使图像编程变得更加的简单和直观。本课题基于eclipse的java集成开发环境，设计并实现了A星算法的演示系统，展示A星算法如何进行启发式搜索和寻路的过程。实现了设置起点、设置终点、设置障碍、清除障碍、直接寻路、单步寻路、动态寻路、重新寻路、添加默认障碍这些功能的操作。使用者能够通过自己的要求进行A星算法的演示和使用，本软件充分展示A星算法的执行过程。 关键字：A*算法，启发式搜索，java
Abstract The topic of the course design is"A star algorithm demo software", A * algorithm in artificial intelligence is A kind of typical heuristic search algorithm, this is A graphics in the plane ,have more than one node path, the algorithm of minimum through cost.it often be used in the game of mobile computing of NPC, or online games on mobile computing of BOT.The course design requirs to demonstrate the implementation process of the whole algorithm, can be single step demo, dynamic demonstration, the essence of the execution process of algorithm demo. on the basis of full understanding of the algorithm, Demonstrateing the algorithm implementation process will involve the Graph drawing, and the programming on image, obviously a high-level language has the characteristics of its development of high efficiency, Java powerful computing and graphics display function, make the image programming more simple and intuitive.This project is based on eclipse's Java integrated development environment, A star algorithm demo software was designed and implemented, showing how A star algorithm of heuristic search and pathfinding.Implements set the starting point and end point, barriers, clear obstacles, directly pathfinding, single step pathfinding, dynamic pathfinding, pathfinding again, add default barrier function of these operations.the user can use the software according to their requirments, the software fully shows the execution of A star algorithm. Keywords：AStar arithmetic ，heuristic search，java