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稀疏高斯厄米特PHD机动多目标跟踪算法_张文

针对基于概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)的非线性机动多目标跟踪精度低、滤波发散、目标数目估计不准确等问题,提出一种基于交互式多模型的稀疏高斯厄米特PHD算法.该算法在PHD滤波器下,采用稀疏高斯厄米特方法对目标进行状态预测和量测更新,构造一种稀疏高斯厄米特PHD滤波器;然后将交互式多模型算法融入稀疏高斯厄米特PHD滤波框架中,解决了目标机动过程中运动模式不确定的问题.仿真结果表明该算法能对机动多目标进行有效的跟踪,相比交互式多模型不敏卡尔曼PHD等滤波方法具有更高的状态估计精度,且目标数目估计更准确.

  • 2021-05-06
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基于MMPSO算法的风电场多机等值模型参数辨识_刘立群

为了解决基于容量加权法的风电场等值模型参数难以充分反映风电场全部运行状态的问题,文章针对多机等值模型进行了参数辨识。首先,以电网侧故障为激励,根据各等值机组参数的轨迹灵敏度大小区分关键参数和一般参数。然后,采用改进的多粒子群优化算法分步辨识电气与控制器部分的关键参数。最后,通过仿真分析了各等值机组参数轨迹灵敏度大小与输出功率的关系及其变化规律,得到了参数修正后具有更优动态性能的多机等值模型。

  • 2021-05-06
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基于数据引力模型的改进多标签算法_程子为

针对目前数据引力模型的多标签懒惰学习分类算法不能同时利用标签相关性以及数据质量的相互作用的问题,提出基于数据引力模型的改进多标签算法IMLDGM。首先,计算训练集中的每个样本数据的K个最近邻居样本,构成新的数据样本集;其次,根据新的数据样本集标签的分布情况计算交互引力系数IGC,同时为每个数据样本建立相关性矩阵来计算标签相关性关系,再计算出每个训练集样本数据的密度以及权重大小;最后计算粒子间的正、负引力大小来构建新的多标签分类模型。仿真实验结果表明,IMLDGM算法子集准确率SA与微平均F1值MF1评价指标均优于对比算法,汉明损失HL也较为明显的降低。

  • 2021-05-06
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数字化时代,大数据技术是汽车金融的立身之本

有多少人一听到“数字”就头疼? 在很多人看来,数字化过程是一个枯燥晦涩的具象的过程,不断累积数据、记录交易行为、生成庞大的数据库。但上汽通用汽车金融打破了“刻板印象”:数据的抽象化更能产生价值。

  • 2021-05-06
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数字化X线摄影技术的六大发展趋势

X线摄影技术作为目前全球最为广泛应用的医疗影像检查手段,覆盖了数十亿人口的健康与疾病筛查。自从德国人伦琴发现X线以来,X线作为一种技术手段便广泛应用于医疗健康领域。 在X线的诸多技术和设备当中,普放X线摄影检查,包括一般X光摄影检查、钼靶检查、胃肠造影X线检查等X线检查技术,已经成为了当前全球使用最广泛的检查手段。X线摄影检查凭借着其便利性、低成本、低剂量和高效率,不仅在胸部疾病筛查、肺部筛查、骨关节疾病筛查上有着独特的临床应用价值,其在乳腺疾病上的检查更是有着其他影像设备不可比拟的临床优势。

  • 2021-05-06
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一维GTD散射中心模型参数估计的改进MUSIC算法_郑舒予

针对利用多重信号分类(MUSIC)算法估计一维几何绕射理论(GTD)的散射中心模型时噪声鲁棒性较差、参数精度不高这一问题,提出一类改进的MUSIC算法。首先,构建原始回波数据的共轭矩阵,有效提高了原始回波数据的利用率;其次,将原始回波数据的协方差矩阵、共轭数据的协方差矩阵叠加取平均,得到一个新的总协方差矩阵;最后,对矩阵作2次方、4次方等偶次方处理,得到另一矩阵,以达到增大信号特征值与噪声特征值之间差距的作用,等效为增大了信噪比。仿真结果表明:所提改进算法的参数估计性能及噪声鲁棒性均要优于经典MUSIC算法。

  • 2021-05-06
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智能建筑深化设计4大关键

深化设计主要依据是招标文件(包含澄清文件、合同等)、投标文件、建设单位的系统功能具体需求、工程现场实际建筑平面等。根据上述实际情况提供更优化的设计方案供业主参考,核心设计内容包括:深化设计说明、设备清单、深化设计图纸。

  • 2021-05-06
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垂直类和横向SaaS的赛道对比

理解垂类 SaaS 和横向 SaaS 之间的区别,才能制定不同的增长策略。从本质上讲,科技产业非常容易发生变化,特别是蓬勃发展的 SaaS 。你对这个重要概念、市场和用户需求的理解越清楚,你成功的机会就越大。 如果你想知道垂类 SaaS 和横向 SaaS 之间的区别,那么本文就是为你准备好了。

  • 2021-05-06
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