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多视角数据正在越来越多地应用于各种建模任务,但当前的多视角模糊系统建模方法,主要集中于实现各个显性视角的合作,还未能充分探讨和利用各视角间共享的隐信息。针对此,对如何引入各个显性视角共享的隐空间信息来实现显隐视角协同的模糊系统建模进行了研究。具体地,基于岭回归极限学习模糊系统(ridge regression extreme learning fuzzy system,RR-EL-FS)模型,引入隐空间信息实现显隐视角协同学习来对RR-EL-FS进行学习,最终开发出具有显隐视角协同功能的岭回归极限学习模糊系统预测模型(ridgeregression extreme learning fuzzy system with cooperation between visible and hidden views,RR-EL-FS-CVH)。该方法较之以往相关的多视角建模方法能更好地利用隐空间的有效信息,从而能够进一步提高受训模型的泛化性能。大量的实验结果亦验证了所提方法的有效性。 相似文献
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针对各采样通路之间的不匹配影响混合滤波器组ADC的重构精度这一问题,本文提出了一种校准混合滤波器组ADC通路失配偏差的模型,该模型将通路间的增益偏差、相位偏差和带宽失配偏差引入到混合滤波器组ADC中.基于此模型,建立根据输出数据求解超定方程组估算失配偏差的方法,给出引入失配偏差的混合滤波器组的结构,推导出其完美重构条件.设计实现了160MHz 12-bit的两通路混合滤波器组ADC系统,实验结果表明,提出的通路失配偏差的校准方法可提高系统的无杂散动态范围(SFDR)23dB. 相似文献
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为探讨遥感蒸散发数据补充研究区水文资料的能力,及其在SWAT模型应用中对径流和蒸散发模拟精度的影响。以淮河上游息县控制流域为研究区建模,并利用实测径流资料与遥感蒸散发数据(MOD16A2)设置3种参数率定情景:仅实测径流率定参数(S1)、仅遥感蒸散发率定参数(S2)、径流与蒸散发同时率定参数(S3),分析不同情景下径流与蒸散发过程的模拟效果。结果表明:从径流模拟而言,S2、S3较S1的模拟精度(NS系数)均有不同程度的降低,但S3在S2的基础上有较明显的改善;从子流域尺度上的蒸散发模拟而言,S1至S3模拟精度呈现出逐渐上升的趋势,在采用径流与蒸散发同时率定时,S3比S2情景NS系数上升的子流域个数占总数的46%。通过逐步深入探究遥感蒸散发数据在SWAT模型中的应用,以及对参数率定的影响,从而分析其对径流与蒸散发的模拟精度产生的变化,此方法也可推广到其他水文模型,在区域尺度水资源管理与利用上具有较好的参考价值。 相似文献
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本文研究了多运动体系统中领航者(leader)和跟随者(follower)同时受扰条件下的跟踪控制问题.针对3–DOF直升机模型的角度轨迹协同跟踪任务,设计并验证了基于跟随者不确定因素和外部领航者干扰同时补偿的分布式鲁棒算法.分别通过不确定与干扰估计器和扩张状态观测器实现对内外扰动的估计与补偿,恢复了标称系统的跟踪性能.证明了闭环估计误差和跟踪误差的最终界大小与估计器核心参数值的单调关系,同时给出了系统实现渐近跟踪的条件.利用数字仿真实验和"虚实结合"实验验证了内外干扰同时补偿的必要性和参数调节机制的有效性. 相似文献
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