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基于VSIMM_SRCKF的ADS_B航迹滤波方法研究_杜云

为了提高ADS-B航迹跟踪精度,并针对交互多模型算法所选模型集而导致的跟踪性能下降的问题,采用基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型(VSIMM-SRCKF)算法对航迹进行滤波。建立运动目标跟踪的VSIMM模型集来描述机动目标的系统总模型集合,在滤波过程中,SRCKF递推的更新通过将协方差矩阵开平方得到,使计算复杂度降低,并且使协方差矩阵保持非负定,能够避免滤波中的发散问题。仿真结果表明:提出的基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型算法(VSIMM-SRCKF)在估计误差均值、估计误差标准差以及平均绝对百分比误差方面均优于IMM-CKF算法和IMM-SRCKF算法,说明VSIMM-SRCKF算法具有更好的跟踪精度,可适应于复杂目标航迹的实时跟踪。

  • 2021-05-06
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基于情感的社会网传播模型及影响最大化算法研究_宋健

针对社会网传播领域的影响最大化问题的研究,将节点本身具备的情感对事件传播的影响力进行了忽略,提出了基于情感的社会网传播模型(Emotion Independent Cascade model,E-IC),关于E-IC模型重点强调了情感影响的最大化基本问题(Influence Maximization Problem based on Emotion,IMPE),在传播整个进程中,融合了用户位置的计算值、后置情感的计算值以及交互概率值。论证并确认基于情感的社会网传播模型问题就是NP-hard问题,并给出近似算法EMS-Greedy。在训练集上调整模型参数,使得传播过程更符合传播规律,通过大规模真实数据集上的实验验证了E-IC模型的有效性。与其他模型相比,E-IC模型在传播范围上扩大了7%左右。

  • 2021-05-06
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基于新增确诊数据和光滑算子对FU_省略_AN_CCDC模型反演算法的改进_邵年

2019年12月,新型冠状病毒肺炎(Corona-Virus-Disease,COVID-19)的疫情被人们识别认知,全世界都开始重视这个疫情.截至2020年4月21日24时,全球已累计确诊2 568 603例.科学地预测疫情发展趋势对疫情防控至关重要.FUDAN-CCDC模型用于国内疫情的预测产生了很好的效果,但是在用于欧美国家的疫情分析预测时效果不是很理想.本文对FUDAN-CCDC模型的优化目标进行了改进,考虑了新增数据的拟合,并考虑了欧美疫情数据的周末现象,提出对数据进行光滑预处理.新加入的两种可能的反演优化目标的改变,会对零增时间有较大的影响.在此基础上进一步发展的算法,可以得到更好的拟合和预测效果.

  • 2021-04-29
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工业安全脆弱性评测与防护建设

数据单元部分的开发是最基本的部分,主要是2各方面的类容:一是生成客户端(主站)访 问服务器(从站)的命令部分;二是生成服务器(从站)响应客户端(主站)回复部分。 Modbus协议的报文(或帧)的基本格式是:表头 + 功能码 + 数据区 + 校验码 功能码和数据区在不同类型的网络都是固定不变的,表头和校验码则因网络底层的实现方式不同而有所区 别。表头包含了从站的地址,功能码告诉从站要执行何种功能,数据区是具体的信息。

  • 2021-04-26
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互联网金融案例精编

互联网金融就是互联网技术和金融功能的有机结合,依托大数据和云计算在开放的互联网平台上形成的功能化金融业态及其服务体系。当前我国的互联网+金融的格局,由传统金融机构和非金融机构组成,传统金融机构主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新,而非金融机构则是利用互联网技术进行金融运作的电商企业。相比于国外,包括英美等国早有发展,包括P2P、众筹、网络银行、网络保险、第三方支付等互联网金融企业,但是规模与他们庞大的传统金融行业相比还比较有限,也没有出现互联网金融爆发式增长的态势,其基本原因在于美国直接融资市场发达。而对于德国互联网金融业没有得到很好的发展,其中一个原因就在于德国银行体系提供的服务,已经能够比较好的满足德国企业尤其是中小企业的融资需求。

  • 2021-04-25
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基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法_赵卫东

Criminisi图像修复算法用于优先权计算时,对图像纹理和结构信息的处理存在不足,极易导致错误的匹配和纹理延伸。针对此问题,提出基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法。首先,在优先权计算中结合修复块的色阶信息建立色阶阈值模型,据此模型获取优先修复块,用以增加优先权的可靠性,避免纹理延伸和结构混乱。然后,在搜寻最佳匹配样本块时,以加入样本块的色度和亮度信息作为比较对象,以便在已知像素块中更加快速准确地搜寻出最佳匹配样本块,减少匹配错误。与其他图像修复算法相比,该算法的修复顺序更加稳定,修复效果满足视觉要求。

  • 2021-04-23
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基于DKN算法的档案知识推荐系统模型构建_蔡之玲

大数据发展背景下,档案知识服务面临着海量管理与精准投放的供需矛盾,因而需要档案馆方针对性匹配用户知识需求,破除服务方式桎梏。通过比较现有推荐算法类型,分析档案知识推荐系统运用DKN算法的技术适配和价值契合,阐明特征工程中档案知识图谱的建构及DKN算法模型建构,根据系统结构理论,设计出基于DKN推荐算法的档案知识推荐系统架构及其安全架构。

  • 2021-04-20
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谈谈大型集团如何构建全域一致性数据模型

数据建模包括概念模型、逻辑模型、物理模型。企业级数据模型设计通常有两种方法:自上而下和自下而上。

  • 2021-04-05
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