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文中提出了一种应用RBF神经网络对标准IMM算法中的卡尔曼滤波结果进行校正的方法。网络输人为预测误差、卡尔曼增益以及测量值与估计值之差.网络输出反映了由于目标机动所带来的滤波误差.将网络输出结果和直接由卡尔曼滤波求解得到的结果相加.可以得到更为准确的滤波值。同时.在网络的学习算法中.在网络权值矩阵的修正公式中增加了反映滤波残差的调整项.若卡尔曼滤波的残差较大,网络调整权值的幅度也相应增大。仿真结果表明.在目标发生机动转弯处.校正后的IMM算法的跟踪误差要明显小于标准IMM算法的跟踪误差.跟踪精度较高。 相似文献
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刘娜娜 《计算机技术与发展》2012,(8)
针对棒材生产车间环境的复杂性和现有棒材计数方法的不精确性,文中提出了一种准确,高效的棒材自适应计数方法.该方法采用局部二元模式描述棒材的截面纹理,有效地将棒材截面图像与复杂的背景进行分离,使用阈值渐增的二值化方法获取图像中的局部灰度极大值,将此最大值点作为棒材的中心点,最后对棒材的半径使用聚类方法对误判点进行过滤,进而统计计数.实验结果表明,该方法极大地提高了棒材计数的效率,并将识别准确率提高到了98% 相似文献
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OLAM(On-line Analytical Mining)是当前的热点技术,是融合了联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(Data Mining)的一种新的数据挖掘技术。本文主要研究数据仓库中OLAP,On-line Analytical Processing和数据挖掘技术,这两个技术是商业智能中的核心技术和主要内容,在两者的基础上引入OLAM的概念,并阐述其基本原理和核心技术。基于微软的SQL Server平台,为一个商业案例建立数据仓库,利用Analysis Services服务,建立销售分析的多维数据集,利用OLAM的基本模型实现OLAP和聚类挖掘技术的结合,借助两者的各自优势,得到很好的客户聚类分析结果。 相似文献
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