本发明涉及一种基于自适应转移概率矩阵的交互多模型跟踪方法,包括以下步骤:首先计算状态估计的交互作用,然后通过卡尔曼滤波或粒子滤波,获得各模型的输出,进而更新模型概率,输出结果,根据模型概率的变化,自适应调节状态转移概率,用于下一时刻跟踪。本发明避免模型的转移概率是先验给定,根据模型概率的变化,自适应调节状态转移概率;本发明可以对目标进行稳定的跟踪,获取目标的准确轨迹,判断目标的运动趋势;本发明提升雷达的跟踪性能
Показана возможность использования математической модели программно-управляемого вероятностно...
對於辨識長時間的動作,時間之間的高階依賴關係非常有用,但是利用高階依賴關係,將造成常用的圖形時間模型像是HMM或者是CRF的模型計算複雜度很大程度的提升。本論文提出使用多變數線性預測,來利用時間上高階...
Рассмотрены функциональная схема и математическая модель программно-управляемого вероятностн...
本发明涉及一种基于自适应转移概率矩阵的交互多模型跟踪方法,包括以下步骤:首先计算状态估计的交互作用,然后通过卡尔曼滤波或粒子滤波,获得各模型的输出,进而更新模型概率,输出结果,根据模型概率的变化,自适...
本发明涉及一种基于自适应转移概率矩阵的交互多模型跟踪方法,包括以下步骤:首先计算状态估计的交互作用,然后通过卡尔曼滤波或粒子滤波,获得各模型的输出,进而更新模型概率,输出结果,根据模型概率的变化,自适...
系统矩阵是单光子发射计算机断层成像系统(SPECT)中迭代重建算法的关键因素.蒙特卡洛(MC)模拟是计算系统矩阵最准确、最常用的方法,但是标准的MC算法最大的缺点就是耗时太长.为此,提出一种新的解析算...
本发明涉及一种多变量半自适应预测控制方法,初始化多变量过程的测试信号,建立辨识所需要的种子模型和控制器性能评判标准;判断当前控制器是否满足控制器性能评判标准,如果当前的预测控制器结构为单层结构或当前的...
計畫編號:NSC99-2410-H032-060研究期間:201008~201107研究經費:378,000[[abstract]]本研究將修改 PrefixSpan 序列資料探勘方法並結合貝氏認知網...
为解决使用正规变换方法解耦高维耦合运动模型进行机动目标跟踪造成各坐标轴估计结果相互影响的问题,提出了一种改进的解耦方法.首先给出了基于卡尔曼滤波预测量的3维无偏量测补偿系数和转换量测方差表达式.然后在...
神奈川県茅ヶ崎市 パターン認識過程は、入力パターンの帰属するであろう候補カテゴリ候補を単一の元から成る候補カテゴリに絞っていくものである[3],[4]。 本論文では、1つのパターンφについての認識の...
我們研究在三維的空間中,粒子與粒子間的方向關係矩陣,以時間長度為參數,在單一步數中,有三個極大的特徵值,將其三個極大的大小相當的特徵值所對應的特徵向量分別當作三維座標,並且將其繪製在三維圖上,並且用同...
当机械臂系统的运动存在过程噪声,或其外部闭环反馈传感器存在观测噪声时,机械臂的单次实际运动轨迹会随机地偏离预定义轨迹,但多次重复运动时又服从一定概率分布,也就是系统存在高斯运动。以自然界最为普遍的高斯...
多变量预测控制在应用中经常会遇到模型失配的问题,最终导致控制器不能满足控制要求。本文提出了一种模型预测控制(model predictive control, MPC)架构,通过被控对象和预测模型的频...
本发明涉及一种基于Hough变换的多维参数的检测前跟踪方法,包括以下步骤:初始化,确定目标航迹起始,并作为初次检测结果;从第3次检测开始循环;根据上一次检测结果与本次提取的特征参数作差和判决门限比较,...
順序回路の故障検出に用いる検査入力系列である遷移路ツアー(順序機械のすべての遷移路を少なくとも一回は通るように機械を遷移させる入力系列)の生成方法と,この方法によって生成される遷移路ツアーの平均長を示...
Показана возможность использования математической модели программно-управляемого вероятностно...
對於辨識長時間的動作,時間之間的高階依賴關係非常有用,但是利用高階依賴關係,將造成常用的圖形時間模型像是HMM或者是CRF的模型計算複雜度很大程度的提升。本論文提出使用多變數線性預測,來利用時間上高階...
Рассмотрены функциональная схема и математическая модель программно-управляемого вероятностн...
本发明涉及一种基于自适应转移概率矩阵的交互多模型跟踪方法,包括以下步骤:首先计算状态估计的交互作用,然后通过卡尔曼滤波或粒子滤波,获得各模型的输出,进而更新模型概率,输出结果,根据模型概率的变化,自适...
本发明涉及一种基于自适应转移概率矩阵的交互多模型跟踪方法,包括以下步骤:首先计算状态估计的交互作用,然后通过卡尔曼滤波或粒子滤波,获得各模型的输出,进而更新模型概率,输出结果,根据模型概率的变化,自适...
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對於辨識長時間的動作,時間之間的高階依賴關係非常有用,但是利用高階依賴關係,將造成常用的圖形時間模型像是HMM或者是CRF的模型計算複雜度很大程度的提升。本論文提出使用多變數線性預測,來利用時間上高階...
Рассмотрены функциональная схема и математическая модель программно-управляемого вероятностн...