最优定界椭球相关论文
估计分为参数估计和状态估计，参数估计为状态估计的特殊情况，本文主要研究了状态估计方法。传统的状态估计是基予噪声统计假设已知情......
文章提出了基于最优边界椭球（OBE）准则的混沌通信窄带干扰自适应算法。与基于最小相空间体积（MPSV）的Kalman滤波和双重平方根无迹卡尔......
基于混沌载波的有界性和最优定界椭球(OBE)准则,推导出了已知干扰信号模型参数的状态估计和未知干扰信号模型参数的自适应状态估计......
针对前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时,收敛速度慢,易陷入局部极值,需调节参数多等缺陷,提出了将最优定界椭球(OBE)算法引入......
集员辨识所需的系统噪声边界在现实应用中往往难于精确确定,通常采取的过估边界将导致算法性能的退化.本文针对缺乏足够先验噪声边......
本文研究了未知但有界误差下神经网络的学习算法问题,在分析传统学习算法的基础上,提出了一种最优定界椭球学习方法,该方法具有收......
针对工业过程中因时变和工况迁移等复杂因素的影响,使得利用固定样本集训练得到的静态软测量模型不能很好地跟踪当前对象,从而导致......
针对采用传统极限学习机在球磨机料位软测量建模过程中,存在鲁棒性差,预测精度不高等缺点,提出一种基于最优定界椭球（Optimal Bound......
