检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机系统应用 2015年第12期24卷 176-181页

作者：孟祥萍张本法苑全德长春工程学院电气与信息工程学院长春130012 东北电力大学信息工程学院吉林132012 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

针对移动机器人定位过程中存在的误差积累问题,提出了采用自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF).分析了扩展卡尔曼滤波(EKF)和AEKF两种算法,AEKF取采样时刻的各项泰勒级数,并利用Sage-Husa时变噪声估计器实时估计观测噪声,克服了线性化误差,... 详细信息

针对移动机器人定位过程中存在的误差积累问题,提出了采用自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF).分析了扩展卡尔曼滤波(EKF)和AEKF两种算法,AEKF取采样时刻的各项泰勒级数,并利用Sage-Husa时变噪声估计器实时估计观测噪声,克服了线性化误差,增强了环境适应性;同时,对AEKF的收敛性及运算复杂度进行分析,并结合算法实验表明AEKF具有良好的速度精度综合性价比;最后对比分析两种算法实现机器人定位的效果并实验完成误差对比.结果表明AEKF具有更优的定位性能.

关键词：移动机器人定位路标扩展卡尔曼滤波器算法自适应扩展卡尔曼滤波器算法

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RAN网络及其应用的研究

引用

仪器仪表学报 2001年第1期22卷 13-16页

作者：武星军朱世强金波浙江大学流体传动及控制国家重点实验室杭州310027

RAN(Resource Allocating Network)是一种基于径向基函数的单隐含层神经网络 ,开始时无隐含节点 ,可根据新颖性准则来决定是否增加隐含节点 ,故有效避免了网络结构 (隐含节点个数 )和初始网络参数难以选取的缺点。本文首先利用 RAN得到... 详细信息

RAN(Resource Allocating Network)是一种基于径向基函数的单隐含层神经网络 ,开始时无隐含节点 ,可根据新颖性准则来决定是否增加隐含节点 ,故有效避免了网络结构 (隐含节点个数 )和初始网络参数难以选取的缺点。本文首先利用 RAN得到网络的初始结构及参数 ,然后利用扩展的卡尔曼滤波器 EKF(Extended Kalman Filter)算法对网络参数进行调整 ,这相当于在粗调的基础上对网络参数进行细调。该网络具有学习速度快、精确度高、结构紧凑的优点。

关键词： RAN 径向基函数新颖性准则隐含节点扩展卡尔曼滤波器算法神经网络

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基于资源分配网络和语义特征选取的文本分类

引用

计算机工程与科学 2014年第2期36卷 340-346页

作者：何晓亮宋威梁久祯江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 公安部交通管理科学研究所江苏无锡214151

针对资源分配网络(RAN)算法存在隐含层节点受初始学习数据影响大、收敛速度低等问题,提出一种新的RAN学习算法。通过均值算法确定初始隐含层节点,在原有的"新颖性准则"基础上增加RMS窗口,更好地判定隐含层节点是否增加。同时... 详细信息

针对资源分配网络(RAN)算法存在隐含层节点受初始学习数据影响大、收敛速度低等问题,提出一种新的RAN学习算法。通过均值算法确定初始隐含层节点,在原有的"新颖性准则"基础上增加RMS窗口,更好地判定隐含层节点是否增加。同时,采用最小均方(LMS)算法与扩展卡尔曼滤波器(EKF)算法相结合调整网络参数,提高算法学习速度。由于基于词向量空间文本模型很难处理文本的高维特性和语义复杂性,为此通过语义特征选取方法对文本输入空间进行语义特征的抽取和降维。实验结果表明,新的RAN学习算法具有学习速度快、网络结构紧凑、分类效果好的优点,而且,在语义特征选取的同时实现了降维,大幅度减少文本分类时间,有效提高了系统分类准确性。

关键词： RAN学习算法径向基函数语义特征选取扩展卡尔曼滤波器算法最小均方算法文本分类

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基于EKF算法的空间目标跟踪

基于EKF算法的空间目标跟踪

引用

2013航空试验测试技术学术交流会

作者：刘博航空电子系统综合技术重点实验室上海200233

随着地球周边的太空垃圾越来越多,已经严重威胁到了航天器的安全,对于空间目标的跟踪和监视的需求越来越迫切.本文研究卫星平台星载设备自主获取相对量测信息的条件下，对空间非合作机动目标进行跟踪的算法。由于空间目标的运动状态方... 详细信息

随着地球周边的太空垃圾越来越多,已经严重威胁到了航天器的安全,对于空间目标的跟踪和监视的需求越来越迫切.本文研究卫星平台星载设备自主获取相对量测信息的条件下，对空间非合作机动目标进行跟踪的算法。由于空间目标的运动状态方程为非线性,需要选择合适的算法和融合结构来实现对其的有效跟踪.在研究了空间目标运动规律以及考虑了现有的算法和融合结构的特点之后,选用在空间目标轨迹跟踪问题中具有较好性能的扩展卡尔曼滤波器(EKF),并有机结合具有更高跟踪精度的集中式融合结构.通过仿真,分析不同参数对于跟踪结果的影响.使用的多传感器融合跟踪方法对于空间目标轨迹跟踪问题具有较好的适应性,适用于各种不同轨道参数的空间目标轨迹跟踪.

关键词：卫星平台星载设备空间目标跟踪扩展卡尔曼滤波器算法数据融合

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