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规范状态空间系统辨识方法 总被引:5,自引:0,他引:5
因为状态空间模型既包含了未知状态,又包含了未知参数,且二者是非线性乘积关系,使得辨识问题变得复杂.针对这一问题,详细研究了规范状态空间系统的状态与参数联合估计方法.采用交互估计理论,即采用递推方法或迭代方法实现系统状态与参数的交互估计.基本思路是在计算参数估计时,辨识算法信息向量中的未知状态用其估计值代替,然后利用获得的参数估计,设计基于参数估计的状态观测器或基于参数估计的Kalman滤波算法估计系统的状态,二者形成一个交互计算过程(递阶计算过程).沿着这条思路,分别从递推方案和迭代方案,研究和提出了基于状态观测器和基于Kalman滤波状态估计的随机梯度辨识算法、递推最小二乘辨识算法、多新息随机梯度辨识算法、多新息最小二乘辨识算法,以及模型分解的辨识算法,并给出了几个典型算法的计算步骤、流程图和计算量. 相似文献
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为提高彩色图像中目标物体的定位精准度和鲁棒性,改善传统主动形状模型采用的灰度模型单一搜索,提出了一种新的基于RGB色彩空间三通道的局部搜索策略.根据彩色图像的特点,充分利用目标的颜色信息,把一维灰度模型扩展成RGB空间彩色模型.结合该模型,提出一种基于各颜色分量所占比重权值的自适应综合匹配函数,并通过由粗到精的多级搜索,实现了彩色图像中运动物体的定位.实验结果表明,该方法降低了模型陷入局部最优的概率,并且提高了目标物体定位的精度和收敛速度. 相似文献
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为了满足新的试验数据展现应用的需求,综合试验数据量大、试验数据展现灵活性、交互性等因素,提出了一种基于XML技术的海量试验数据展现的思路.对TDM理念以及TDM关键技术作简要介绍,在此基础上,通过分析主流的试验数据展现方式,指出目前试验数据展现存在的问题和弊端.针对这些弊端,结合控件、XML、OpenGL等多种技术阐述了海量试验数据展现的解决方案,并讨论了如何使TDM平台中的试验数据后处理功能具有丰富的交互性、强大的展现逻辑和良好的用户体验. 相似文献
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在核等测距映射(kernel ISOMAP)和多类多流形ISOMAP算法的基础上,提出一种针对人脸识别任务的有监督核化多类多流形ISOMAP算法.该算法保持了kernel ISOMAP算法的泛化特性,同时又能完成分类任务,解决了ISOMAP-C在对具有高维小样本特性的人脸数据集识别时,所要调整的神经网络权值数目将随输入维度呈指数增长,且易出现过拟合现象的问题.在多种人脸数据集上的实验结果表明了该算法的有效性,且对训练样本集的大小有较好的鲁棒性. 相似文献
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针对标准粒子群的早熟和局部粒子群的最优位置信息利用率低的问题,提出一类简约的粒子群算法,该算法包含两种改进的策略:初始阶段有区别的更新粒子速度,减少更新频率,当粒子的速度有利于种群的进化时,那么下一代粒子的速度则保持不变;当粒子位置变化不大时,采用基于正态分布的随机采样搜索策略来改变寻优方式,有效地控制种群多样性,避免了早熟现象的发生.仿真实验表明该算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性. 相似文献
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为提高传统数字图像水印算法的安全性,提出一种基于混沌加密和奇异值分解的水印算法.采用Chebyshev混沌映射产生的混沌序列加密水印图像,将加密后的水印图像与原始图像进行分块,再对每一块进行奇异值分解,从而实现水印的嵌入.仿真实验结果证明,该算法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、滤波等具有较高的鲁棒性,同时能较好地抵抗剪切攻击. 相似文献
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