搜索到12819篇“ 多模型算法“的相关文章
- 交互式多模型算法改进视觉惯性定位技术
- 2024年
- 针对目前使用优化方法构建的视觉惯性数据融合模型尚未充分考虑实际复杂性,导致无法准确模拟复杂的实际状态的问题,提出一种交互式多模型(IMM)算法改进视觉惯性定位技术:指出相较于传统滤波方法,优化的视觉惯性融合定位技术具有更高的估计精度,并且在计算效率上能够与滤波方法媲美,这得益于雅可比矩阵和海塞矩阵的稀疏性特征;然后给出将交互式多模型算法与优化算法相结合的方法,利用IMM能够有效模拟单个目标在多种情景下的状态的特点,通过模型概率实时分配惯性数据和视觉数据的置信度,改进优化算法,从而提高位姿估计精度。实验结果表明,相比基于旋转不变特征点的实时定位构图系统第三代(ORB-SLAM 3)算法,该方法对定位精度的均方根(RMS)误差性能可提升17%。
- 陈锐锋赵立业
- 关键词：交互式多模型算法组合导航视觉定位惯导
- 一种基于交互多模型算法的多传感信息融合方法
- 本发明公开了一种基于交互多模型算法的多传感信息融合方法，包括：获取两个感知对象的摄像头目标序列和雷达目标序列，进行时空对齐，获得对齐后两个感知对象；对对齐后的两个感知对象进行多传感源数据关联，获得具有关联关系的不同感知源...
- 贾鑫李松霖管欣
- 基于多模型算法的电力多元异构数据安全融合方法
- 本发明提供一种基于多模型算法的电力多元异构数据安全融合方法，用户层通过用户端和/或用户设备将多源异构数据上传至集成层，集成层基于Web Service总线接收多源异构数据，每个多源异构数据具有预设的数据存储模版；集成层通...
- 陈红敏虞驰胡敦左晨吕豪杰傅鹏夏红雨童雄敏卢昊威鲍卫东施志伟叶国栋胡思哲朱晨皓
- 基于多模型算法的电力多元异构数据安全融合方法
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- 一种自适应变结构交互式多模型算法被引量：2
- 2023年
- 针对机动目标跟踪问题,提出了一种自适应变结构交互式多模型算法。对滤波问题进行了简单描述,并给出了交互式多模型算法的数学模型;建立了一种新的变结构交互式多模型算法的精确模型,模型子集之间并行独立运行,通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果;在变结构交互式多模型算法基础上进一步设计了自适应变结构交互式多模型算法,该方法提高了模型子集和目标实际机动模式的匹配程度,从而提高了目标跟踪精度。仿真结果表明,自适应变结构交互式多模型算法的跟踪效果优于其他方法。
- 陈维义何凡刘国强毛伟伟
- 关键词：机动目标跟踪交互式多模型滤波
- 一种基于多模型算法的慢性病风险评估方法及其系统
- 本发明涉及慢性病风险评估技术领域，具体涉及一种基于多模型算法的慢性病风险评估方法及其系统，本发明通过对获取的数据信息进行预处理，将处理后数据发送至梯度决策树模型内进行学习，得到初步的疾病风险预测模型，所得模型能对未知患者...
- 游海涛 王琳 林书田 洪晶瑾
- 一种基于多模型算法优化的智慧冷链信息管理系统
- 本发明提供了一种基于多模型算法优化的智慧冷链信息管理系统，涉及冷链信息管理技术领域，旨在解决现有冷链信息管理系统大多数采用原有技术研发，技术单一、算法落后、智能化水平低，无法达到全流程可视化、化精细化、智能化的管理水平，...
- 靳海涛
- 基于模糊逻辑的交互多模型算法研究
- 随着科技的发展以及目标所处环境日益复杂,对雷达的跟踪性能也有了更高的要求。针对交互多模型(IMM)算法在目标跟踪中由于模型调整导致的跟踪精度降低的问题,本文基于模糊逻辑的IMM算法对此展开了研究。首先,本文分析论述了机动...
- 于淼
- 关键词：机动目标跟踪模糊逻辑
- 基于自适应交互多模型算法的三维空间水下动态目标跟踪
- 2023年
- 自主水下机器人(AUV)动态目标跟踪技术是实现目标探测、目标侦察等任务的核心技术之一。为了跟踪机动目标,通常采用基于交互多模型(IMM)算法结合恒定速度(CV)模型和协同转弯(CT)模型;而IMM中的转移概率和CT模型中转弯速率通常根据先验信息固定,可能会导致状态估计不准确。为此,文章基于现有的自适应IMM算法,提出了一种可以自适应调整转移概率的并行IMM算法(APIMM)并结合无迹卡尔曼滤波算法(UKF)对水下三维空间中的机动目标进行状态预测,改进算法基于的模型集选择了CV模型,自适应转弯速率的三维固定中心恒定速率和转向速率(CSCTR)模型和当前统计(CS)模型。仿真结果表明,该算法能更大程度地利用后验信息,拥有更快的模型切换速度,能够对三维空间水下动态目标的状态进行预测,并且预测精度提升了约15%。
- 秦洪懋叶宏伟崔庆佳徐彪徐彪
- 关键词：无迹卡尔曼滤波交互式多模型转移概率矩阵
- 基于LSTM-XGBoost和多模型算法的短期负荷预测被引量：1
- 2023年
- 针对负荷数据波动性强、特征存在冗余而导致使用单一模型预测短期负荷时精度较低的问题,提出一种融合梯度提升树(GBDT)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、长短期记忆(LSTM)和极端梯度提升(XGBoost)的短期负荷预测组合方法。首先利用GBDT对负荷数据集进行特征选择,筛选出重要特征;然后使用CEEMDAN将负荷序列分解后合并为低频分量和高频分量;再将低频分量输入到LSTM中进行预测,将高频分量输入到XGBoost中进行预测;最后,短期负荷的最终预测结果由两个模型的预测结果进行叠加而成。与单一预测模型相比,所提方法在短期负荷方面具有更高的准确性。
- 邵必林庄雪莉曾卉玢
- 关键词：短期负荷预测
相关作者
- 潘泉
- 作品数：954被引量：6,143H指数：37
- 供职机构：西北工业大学自动化学院
- 研究主题：目标跟踪 天波超视距雷达 信息融合 多目标跟踪 目标识别
- 嵇成新
- 作品数：44被引量：155H指数：8
- 供职机构：中国人民解放军海军大连舰艇学院
- 研究主题：机动目标跟踪 多模型算法 跟踪机动目标 当前统计模型 切换算法
- 张洪才
- 作品数：341被引量：3,637H指数：33
- 供职机构：西北工业大学自动化学院
- 研究主题：卡尔曼滤波 目标跟踪 小波变换 信息融合 神经网络
- 彭冬亮
- 作品数：305被引量：499H指数：11
- 供职机构：杭州电子科技大学
- 研究主题：目标跟踪 多传感器 航迹 多目标跟踪 机动目标跟踪
- 陈康
- 作品数：15被引量：78H指数：6
- 供职机构：中国人民解放军海军指挥学院
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