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1.
现有成品率及关键面积估计模型中。假定缺陷轮廓为圆。而70%的实际缺陷轮廓接近于椭圆.提出了椭圆缺陷轮廓的成品率模型,该模型与圆模型相比更具有一般性.而圆模型轮廓的成品率模型仅为新模型的特例.比较了新模型与真实缺陷及其圆模型引起的成品率损失。表明新模型在成品率估计方面更加精确. 相似文献
2.
讨论了系统与测量噪声为非零均值白噪声,系统噪声与测量噪声互为相关的广义随机非线性系统,得到了该系统的马尔可夫递推算法. 相似文献
3.
广义连续随机非线性系统的状态估计问题 总被引:3,自引:4,他引:3
讨论了系统噪声和测量噪声为非零均值及具有相关噪声干扰情形下的广义连续随机非线性系统,利用矩阵的奇异值分解方法,得到该系统的状态估计的最优递推滤波方程。 相似文献
4.
针对目前关于广义系统状态估计的研究现状,即几乎所有的讨论都集中在奇异矩阵为方阵的情况,讨论了广义矩阵及其性质,利用矩阵的奇异值分解理论,给出了奇异矩阵为条形或带形广义离散线性系统的奇异值标准形式,基于标准形式,利用广义逆矩阵的性质,在两种情况下,将系统分解成两个子系统,通过估计子系统的状态,得到了该系统状态的最优预测和滤波递推方程。结果表明,对于广义系统,该方法有效地减少了计算量。 相似文献
5.
讨论了广义连续随机非线性系统的最优递推问题,利用矩阵的奇异值分解理论,给出了广义连续随机非线性系统的奇异值标准形式.基于标准形式,在两种情况下将系统分解成两个子系统,通过对子系统状态估计的研究,得到了该系统的最优递推算法. 相似文献
6.
讨论了广义离散随机非线性系统的最优递推问题,利用矩阵的奇异值分解理论,给出了广义离散随机非线性系统的奇异值标准形式,基于标准形式,在两种情况下,将系统分解成两个子系统,通过对子系统状态估计的研究,得到了该系统的最优递推算法.结果表明,对于广义随机系统,该方法便于应用并且减少了计算量. 相似文献
7.
广义线性系统的状态反馈和极点配置 总被引:3,自引:2,他引:1
利用矩阵的奇异值分解讨论了广义线性控制系统 ,得到了该系统的奇异值标准形式 ,从而大大简化了系统的分析和设计 ,继而给出一种极点配置方法 相似文献
8.
利用矩阵的奇异值分解 ,给出了广义离散随机线性系统的奇异值标准形式 ,得到了该系统状态预测和滤波估计的递推算法 相似文献
9.
贝叶斯网目前广泛应用于专家系统中,用于处理大量以条件概率为形式的数据.首先对贝叶斯网络进行概述,论述其在远程教学学生模型中的应用.然后重点介绍学生模型和学生评估模型的结构、功能和概率推理算法.模拟以贝叶斯网为学生模型的远程教学系统.实践表明,该系统能较真实地反映学生当前学习问题. 相似文献