粒子流粒子滤波检测前跟踪方法

检测前跟踪通过在连续多帧观测中对目标信号进行非相参积累以检测和跟踪微弱目标。积累的关键在于对目标轨迹的准确估计和多帧迭代滤波。传统粒子滤波器过于依赖建议分布，对目标轨迹的估计不够准确。新提出的粒子流滤波器是一种很好的替代方法，但其过于依赖当前时刻的量测而弱化多帧迭代滤波。本文提出一种在粒子滤波框架下采用粒子流的检测前跟踪方法:采用粒子滤波器进行多帧迭代滤波，但在每一帧内，采用Localized Exact Daum-Huang粒子流进行滤波。为了应对目标量测的不确定性，本文改造了Localized Exact Daum-Huang滤波器，为每个粒子在其邻域内寻找最大似然量测，并利用该量测更新粒子状态。Rayleigh分布杂波下Swerling1型起伏目标的检测和跟踪实验证明了所提算法的性能。      

基于word2vec的配电网恶意控制指令检测算法

现有的配电网恶意控制指令检测方法基于电力系统运行规则,但规则维护困难、规则匹配耗时较长。根据配电网上行测量信息和下行控制指令之间存在的上下文一致性关系,提出基于word2vec的恶意控制指令检测算法。在配电网仿真平台模拟各类工况并获取标注数据集,结果表明,该算法能够取得100%的精确度和87.2%的召回率,具有较高的检测精度。     

基于大数据的人力资源管理浅析

对于企业人力资源管理者来说,无论是对过去的总结,还是对未来的预测和规划都离不开数据。如何将大数据、人工智能与企业人力资源管理有机结合,成了当下研究的热点问题。本文重点研究微观大数据和宏观大数据,阐述微观大数据和宏观大数据的概念,以及其在企业人力资源管理中的重要作用。     

建筑工程主体结构质量检测方法及应用分析

随着我国经济与科学的不断进步,建筑工程得到快速发展。主体结构检测作为建筑工程施工作业的重要组成部分,通过参照相应的标准和方法,对其进行检测分析得知,其具有综合性和复杂性等特点,就目前我国建筑工程主体结构质量检测还存在一定问题,基于此,本人从一下几个方面就建筑工程主体结构质量检测方法及应用进行深入分析,以此为我国建筑行业的健康发展提供相应的参考。     

撰稿要求及注意事项

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医疗健康大数据在慢性病管理中的应用

简单来说,医疗健康大数据就是与健康医疗事业有关且满足大数据基本特征的数据集合,更是推进国内医疗卫生事业转型发展的重要战略资源。新兴互联网技术在医疗卫生体制中的运用正在使医疗数据的获取与传递变得方便、快捷,因此医疗健康大数据在慢性病管理中的应用才得到了业内人士的广泛关注。