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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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1 篇 school of electr...
1 篇 school of electr...

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2 篇 shao xuejuan
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1 篇 min li

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检索条件"主题词=a new self-adaptive artificial fish swarm algorithm with changing step"

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排序：

Iterated Unscented Kalman Particle Filter algorithm based on a variable-step adaptive artificial fish swarm optimization 35

Iterated Unscented Kalman Particle Filter algorithm based on...

引用

35th Chinese Control Conference, CCC 2016

作者： Li, Min Chen, Zhimei Shao, Xuejuan School of Electronic and Engineering Taiyuan University of Science and Technology Taiyuan030024 China

ISBN: (纸本)9789881563910

Considering the problem of declining in accuracy caused by particles impoverishment in the Iterated Unscented Kalman Particle Filter algorithm, self-adaptive artificial fish swarm algorithm with changing step optimized Iterated Unscented Kalman Particle Filter algorithm was presented in this paper. It uses the alternation of behaviors of preying and swarming in the self-adaptive artificial fish swarm algorithm with changing step to optimize the re-sampling process firstly, which makes prior particles move towards the high likelihood region, the problem of sample impoverishment was resolved. As a result, the estimation accuracy of the system state was improved. Simulation results proves the effectiveness of the proposed algorithm. © 2016 TCCT.

关键词： a new self-adaptive artificial fish swarm algorithm with changing step Iterated Unscented Kalman Particle Filter algorithm Particle Filter algorithm

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Iterated Unscented Kalman Particle Filter algorithm based on a variable-step adaptive artificial fish swarm optimization

Iterated Unscented Kalman Particle Filter algorithm based on...

引用

第35届中国控制会议

作者： Min LI CHEN Zhimei SHAO Xuejuan School of Electronic and Engineering Taiyuan University of Science & Technology

ISBN: (纸本)9781509009107

Considering the problem of declining in accuracy caused by particles impoverishment in the Iterated Unscented Kalman Particle Filter algorithm,self-adaptive artificial fish swarm algorithm with changing step optimized Iterated Unscented Kalman Particle Filter algorithm was presented in this *** uses the alternation of behaviors of preying and swarming in the self-adaptive artificial fish swarm algorithm with changing step to optimize the re-sampling process firstly,which makes prior particles move towards the high likelihood region,the problem of sample impoverishment was *** a result,the estimation accuracy of the system state was *** results proves the effectiveness of the proposed algorithm.

关键词： Particle Filter algorithm Iterated Unscented Kalman Particle Filter algorithm a new self-adaptive artificial fish swarm algorithm with changing step

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