渐消记忆相关论文
为了解决自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)对水下运动目标进行实时动态追踪的技术难题,本文将渐消记忆递推最小......
在实际生活和工程项目中,人们经常会遇到使多个目标在给定区域同时获得最佳的优化问题,这些目标常常相互冲突,这类问题称作多目标......
为了补偿在自适应阵列天线中应用Kalman算法时，由于模型误差和计算误差所引起的自适应阵天线性能损失，该文引入自适应Kalman渐消记忆......
运用渐消记忆的递推最小二乘法对浸出器的数学模型进行在线辨识，同时对浸出器这一大沌滞后的对象应用沌滞事的补偿控制，从而可使浸出......
本文讨论了根据经济信息的不断更新,调整原有线性回归模型的必要性,介绍了一种渐消记忆型自适应线性回归模型参数估计算法,并给出......
本文研究了不同记忆模式下的最小二乘识别问题.利用设计矩阵的不同记忆模式,得到了不同的参数识别公式,将每次增加的观察数据从一......
考虑新旧数据对预测效果具有不同影响,对原始数据建立了一种改进的滑动平均预处理方法。在此基础上,通过引入遗忘因子对新旧数据进......
针对GPS／DR组合导航系统在汽车直行和转弯时速率陀螺误差特性不同的情况，提出了一种基于路况的渐消记忆陀螺误差补偿方法。这种方法......
在海上进行探测水雷的试验中,常常因为船体的摇摆而使回波图像中目标的位置不固定,影响了水雷探测的准确性。研究基于Kalman滤波理......
在实际应用中,因为主客观因素的影响,优化问题中常常存在不确定性,区间多目标优化问题就是非常重要的一类不确定优化问题,这类优化......
为突出最新观测数据对未知参数估计的影响及减弱陈旧观测数据对参数估计的影响 ,须考虑时变参数的变动而进行未知参数的估计 ,即实......
针对配料控制系统的可靠性、配比不精确性问题,本文设计了一种新型集散控制系统结构,它摒弃了传统以工业控制计算机为操作站并作为......
卡尔曼滤波是一种递推线性最小方差估计算法,在组合导航数据融合中得到了广泛应用;但由于卡尔曼滤波要求系统模型和噪声统计特性精......
由于高斯代理模型精度易受数据质量和数量的限制且模型固定后无法随着算法进展自适应调整,而近邻法在算法初期因样本数限制导致算......
在物料配比系统中提前量辨识精确与否直接影响物料配比系统的配料精度，因此，提高提前量辨识精度是改进物料配比系统配料精度的前提．在......
