基于字典学习的车辆交通真实性评价模型

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基于字典学习的车辆交通真实性评价模型

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基于字典学习的车辆交通真实性评价模型

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-16页
1.1 课题背景	第10-11页
1.2 研究现状	第11-14页
1.2.1 基于数据统计的方法	第13页
1.2.2 基于信息熵的方法	第13-14页
1.3 本文工作	第14页
1.4 本文章节安排	第14-15页
1.5 本章小结	第15-16页
第2章字典学习理论基础	第16-25页
2.1 引言	第16-17页
2.2 稀疏表示理论	第17-23页
2.2.1 稀疏表示	第17-19页
2.2.2 稀疏性与L_1范数	第19-21页
2.2.3 稀疏表示求解算法	第21-23页
2.3 字典学习的应用	第23-24页
2.3.1 图像去噪	第23页
2.3.2 模式识别中的应用	第23-24页
2.4 本章小结	第24-25页
第3章评价模型的搭建	第25-39页
3.1 引言	第25-26页
3.2 模型设计简介	第26-27页
3.3 车流数据处理	第27-31页
3.3.1 车流数据量选取	第27-30页
3.3.2 车流特征连续化处理	第30-31页
3.4 车流结构性特征学习	第31-37页
3.4.1 字典学习模型	第31-33页
3.4.2 KSVD算法	第33-35页
3.4.3 模型收敛性分析	第35-37页
3.5 评价值的表示	第37-38页
3.6 本章小结	第38-39页
第4章归一化分析与实验结果	第39-52页
4.1 引言	第39页
4.2 实验数据集介绍	第39-40页
4.3 数据量归一化	第40-45页
4.3.1 统一归一化	第41-42页
4.3.2 自适应归一化	第42-45页
4.4 实验结果	第45-50页
4.4.1 用户调查结果	第45-47页
4.4.2 模型评价结果	第47-49页
4.4.3 结果分析	第49-50页
4.5 评价模型的约束条件	第50-51页
4.6 本章小结	第51-52页
第5章总结与展望	第52-54页
5.1 本文工作内容总结	第52页
5.2 展望	第52-54页
参考文献	第54-58页
攻读硕士学位期间主要的研究成果	第58-59页
致谢	第59-60页
作者简介	第60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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