• 106•ELECTRONICS WORLD ・探索与观察粒子滤波算法的应用研究沈阳建筑大学  宋昊霖随着信息技术的不断发展，非线性系统状态估计已逐渐成为一个受到国内外学者重视的热点研究课题。但随着实际应用对模型的复杂性不断提高，传统的滤波方法已无法满足滤波精度的要求。粒子滤波技术作为一种非线性数值滤波方法，可以高效地处理非线性，非高斯动态系统状态估计。在面向更复杂的非线性模型时，无需...

粒子滤波算法    粒子滤波算法是用来估计状态空间模型的随机过程中未知参数的一种机器学习方法，广泛用于对机器人定位和机器视觉等领域的应用。由于其计算量少，可以节省运算时间。粒子滤波算法基于概率定理，旨在通过一系列随机分布的运动粒子和观测样本，来估计待测参数的概率分布。粒子滤波算法的基本步骤包括：状态估计、状态更新和参数估计。    首先，状态估计阶段是根据当...

粒子滤波原理    粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡洛方法的状态估计算法，它能够有效地处理非线性、非高斯的系统，被广泛应用于目标跟踪、机器人定位、信号处理等领域。本文将从粒子滤波的基本原理、算法流程和应用实例等方面进行介绍。正则化粒子滤波    粒子滤波的基本原理是基于贝叶斯滤波理论，通过不断地更新状态的后验概率分布来实现状态估计。...

马尔可夫网络的收敛性分析马尔可夫网络是一种用来描述随机过程的数学工具，它能够描述状态之间的转移概率以及在不同状态之间的转移规律。马尔可夫网络在很多领域都有着广泛的应用，比如在自然语言处理、生物信息学、机器学习等领域，都可以看到马尔可夫网络的身影。在实际应用中，我们常常会遇到一个问题，就是马尔可夫网络是否会收敛到一个稳定的状态。本文将探讨马尔可夫网络的收敛性分析。马尔可夫网络的基本概念首先，我们来回...

基于边界约束粒子滤波的多UUV 纯方位协同目标跟踪韩　博,    徐红丽,    邱少雄,    张文睿,    茹敬雨(东北大学 信息科学与工程学院, 辽宁 沈阳, 110004)摘    要:  面向海上跨域协同中多无人水下航行器(UUV)协同探测水面目标需求, 针对现有纯方位目标跟...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 101707513 A(43)申请公布日 2010.05.12(21)申请号 CN200910238673.X(22)申请日 2009.11.30(71)申请人 曙光信息产业(北京)有限公司    地址 100084 北京市海淀区中关村科学院南路6号(72)发明人 聂华 邵宗有 历军 刘新春 刘...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 102073530 A(43)申请公布日 2011.05.25(21)申请号 CN201010611580.X(22)申请日 2010.12.17(71)申请人 国家计算机网络与信息安全管理中心;曙光信息产业(北京)有限公司    地址 100029 北京市朝阳区裕民路甲3号(72)发明人 李锋...

基于深度强化学习的多机协同空战方法研究一、本文概述随着现代战争形态的快速发展，空战作为战争的重要组成部分，其复杂性和挑战性日益提升。多机协同空战，作为一种重要的战术手段，对于提高空战效能、实现战争目标具有重要意义。然而，传统的空战决策方法在面对高度复杂和不确定的战场环境时，往往难以取得理想的效果。因此，寻求一种能够在复杂环境中实现高效协同决策的方法，成为当前军事科技研究的热点问题。本文旨在研究基于...

                          完整性约束条件完整性约束条件作用的对象可以是关系、元组、列三种。其中列约束主要是列的类型、取值范围、精度、排序等的约束条件。元组的约束是元组中各个字段间的联系的约束。关系的约束是若干元组间、关系集合上以及关系之间的联...

马尔可夫链的正则性和遍历性 马尔可夫链的正则性和遍历性马尔可夫链是一种随机进程，它描述了随机变量的统计转移模型，它可以提供一种有效的方法来评估时间序列的潜在模式。它的行为类似于一系列随机moves，它通过简单的但紧密的过程，预测相关变量之间的行为。因此，马尔可夫链，被称为马尔可夫链，不仅是一种随机过程，也可以被用来描述关于下一个事件或状态的统计关系。首先，马尔可夫链具有正则定律。正则性，正如其名，...

lfsr递推公式【最新版】正则化相位跟随代码1.LFSR 的概述  2.LFSR 递推公式的定义  3.LFSR 递推公式的性质  4.LFSR 递推公式的应用正文1.LFSR 的概述  线性反馈移位寄存器（Linear Feedback Shift Register，简称 LFSR）是一种在数字电路和计算机科学中经常使用的寄存器类型。它是一种简单的寄存器，...

2018，54（20）1引言随着网络技术的飞速发展，互联网、云计算、移动通信、物联网等已深入到生产和生活中的各个方面，成为像水电气一样必不可少的基础设施，全球互联网用户已经突破了40亿[1]，每月的互联网流量已经达到了121694PB [2]。伴随网络技术迅速发展和普及的是层出不穷的安全事高性能正则表达式匹配算法综述付哲1，2，李军2FU Zhe 1，2,LI Jun 21.清华大学自动化系，北京...

基于BP神经网络的数控机床刀具磨损状态识别方法何一千，黄民，孙巍伟（北京信息科技大学机电工程学院，北京100192）摘要：为了提高三相电流信号监测刀具磨损状态的可靠性，提出了一种基于BP神经网络的数控机床刀具磨损状态识别方法。首先对采集得到的三相电流信号进行时域、频域和小波分析，从中提取出与刀具磨损程度相关性较好的多个特征量，组合成敏感特征向量，然后搭建BP神经网络，建立三相电流信号特征向量与刀具...

强化学习算法中的特征选择方法详解强化学习算法是一种机器学习方法，其目标是使智能体在与环境互动的过程中，通过试错来学习最优的行为策略。在强化学习中，特征选择是非常重要的一环，它可以帮助算法在面对复杂的环境时更好地进行学习和决策。本文将详细介绍强化学习算法中的特征选择方法。一、特征选择的背景和意义特征选择是指从原始数据中选择出对学习任务最有用的特征，以减少学习的复杂度，提高学习的准确性和效率。在强化学...

估计 kalman filter model 参数 -回复估计Kalman Filter Model参数一、引言卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种用于预测和估计系统状态的强大数学工具。它使用递归贝叶斯估计的方法，结合系统模型和观测数据，以更新和调整状态的估计。在估计Kalman Filter Model的参数时，我们需要了解该模型的原理、参数的含义以及如何使用已有的数据进行参数估计。...

费米-狄拉克统计在统计力学中，费米-狄拉克统计是一种由Enrico Fermi 和保罗⋅狄拉克发展起来的特殊粒子统计用来确定费米子在一个热平衡系统中各能量状态上的统计分布。换句话说，就是在给定能级上一个费米子出现的几率。费米子是不可分辨的并且服从泡利不相容定律，即，不会有超过一个的粒子在同时处以同一量子态。统计热力学用来描述大量粒子的行为。无相互作用的费米子的集合称为费米气体。F-D 统计在192...

利用有限自动机分析正则表达式1、概念(1)记号 有字母表中的符号组成的有限长度的序列。记号s的长度记为|s|。 长度为0的记号称为空记号，记为ε。(2)FA有限自动机(Finite State Automaton) 为研究某种计算过程而抽象出的计算模型。 拥有有限个状态，根据不同的输入每个状态可以迁移到其他的状态。非确定有限自动机(Nondeterministic Finite Automaton...

正则表达式与神经网络的深度融合本文介绍了上海科技大学屠可伟研究组与乐言科技的一项合作研究，提出了将正则表达式规则与神经网络深度融合的新思路。该论文已被 EMNLP 2020 接收为长文。论文标题：Cold-Start and Interpretability: Turning Regular Expressions into Trainable Recurrent Neural Networks论...

第4章 词法分析重点内容：正规式转化为DFAa、 正规式->NFAb、 NFA -> DFA（子集法）c、 DFA化简（分割法）题目1：课件例题：a、 为 R=(a|b)*(aa|bb)(a|b)*构造 NFA b、 从NFA构造DFA的算法c、 化简题目2： 4.7 例1：构造正规式相应的DFA：1(0|1)*101按照以下三步：（1）由正规表达式构造转换系统（NFA）（2）由转换系...

loadrunner输出函数并输出    LoadRunner输出函数是LoadRunner脚本中非常重要的一部分。它们可以帮助用户在脚本执行期间输出信息，以便更好地了解脚本的执行情况。    LoadRunner输出函数主要有以下几种：    1. lr_output_message：这是最常用的输出函数，可以将一些信息输出到LoadR...

时序电路功能并实验验证简介时序电路是数字电路中一种重要的电路类型，用于处理和控制信号的时间顺序。它主要由触发器、计数器和多路选择器等元件组成，可以实现各种不同的功能，如计数、时序控制、时钟分频等。本文将介绍时序电路的基本功能，并通过实验证实验证明这些功能。触发器触发器是时序电路中最基本的元件之一，常用于存储和稳定输入信号的状态。它具有两个稳态，分别是Set（S）和Reset（R）状态。当输入信号满...

matlab中poly2trellis函数poly2trellis函数是MATLAB中的一个编程函数，用于将线性分组码（LDP）多项式转换为正则卷积码的状态转移矩阵。在这篇文章中，我们将详细讨论poly2trellis函数的作用和用法，以及它的输入和输出参数。首先，让我们了解一下线性分组码和正则卷积码的概念。线性分组码是一种通过对数据进行编码来实现纠错的技术。它使用一个多项式作为生成多个数据块之间...

几类随机混杂系统的稳定性分析及其控制    几类随机混杂系统的稳定性分析及其控制    随机混杂系统是指由多个相互作用的随机变量组成的系统，可以用来描述各种实际复杂系统的行为。稳定性分析及其控制是研究在随机混杂系统中，如何维持系统的平衡状态，保证系统的稳定性。本文将对几类常见的随机混杂系统进行稳定性分析，并提出相应的控制方法。正则化一个五行五列的随机矩阵&n...

R语言转移概率矩阵介绍一、R语言概述R语言是一种高级编程语言，主要用于统计计算和数据可视化。它具有丰富的统计函数库和灵活的数据处理能力，使得数据分析、机器学习、数据挖掘等领域的研究者广泛使用R语言。二、转移概率矩阵转移概率矩阵是描述系统状态转移的矩阵，其中每个元素表示从某一状态转移到另一状态的概率。在R语言中，可以使用多种方法创建和操作转移概率矩阵。三、创建转移概率矩阵在R语言中，可以使用`mat...

算法（第四版）第五章正则表达式和上一节的KMP算法类似，本节也将使用一种能够在文本中查模式的抽象自动机来描述三种基本操作，模式匹配算法同样会构造一个这样的自动机并且模拟它的运行，这种匹配自动机比KMP算法的DFA更加附加，但不会超出你的想象。你将会看到，我们为模式匹配问题给出的解答和计算机科学中最基础的问题紧密相连。我们会遇到非确定性这个概念，它在人们对高效算法的追求中起到了重要作用。5.4.1...

正则马氏链模型正则马氏链模型是一种常用的概率模型，它是一种离散时间、离散状态的随机过程。该模型的基本假设是：在任意时刻，系统处于某一特定状态的概率只与其前一时刻所处的状态有关。正则马氏链模型可以用来描述许多实际问题，比如天气预报、股票价格变化、人口迁移等。正则化一个5 5随机矩阵一、基本概念1. 马氏性质马氏性质是指一个随机过程中，在任意时刻，系统处于某一特定状态的概率只与其前一时刻所处的状态有关...

设备健康状态监测与预测模型的机器学习算法研究正则化回归算法随着科技的不断进步，设备健康状态监测与预测模型的研究和应用在工业领域中变得日益重要。通过实时监测设备的状态并进行预测，可以及时发现设备存在的问题，预防设备故障，提高设备的效能和可靠性。机器学习算法在设备健康状态监测与预测模型中发挥着重要作用，因为它可以通过对大量数据的学习和分析，提供准确的预测结果。首先，设备健康状态监测与预测模型需要依赖大...

神经网络的学习就是学习如何利用矩阵的线性变换加激活函数的非线性变换，将原始输入空间投向线性可分/稀疏的空间去分类/回归。增加节点数：增加维度，即增加线性转换能力。增加层数：增加激活函数的次数，即增加非线性转换次数。对卡在局部极小值的处理方法：1.调节步伐：调节学习速率，使每一次的更新“步伐”不同；2.优化起点：合理初始化权重（weights initialization）、预训练网络（pre-tr...

【奥鹏】-[东北师范大学]编译原理20春在线作业2试卷总分:100    得分:100第1题，词法分析器用于识别什么()。A、句柄B、句型C、单词D、产生式正确答案:C第2题，把用一组数学符号和规则来描述语言的方式称为什么()。A、推演B、推导C、形式描述D、形式语言正确答案:C第3题，逆波兰式ab+c+d*e-所对应的表达式是什么()。A、(a+b+c)*d-eB、a+b+c...

2016年秋学期东北师大人工智能16秋在线作业2满分答案1：在极大极小过程中，当端节点的估值计算出来后，推算“与”父节点得分的方法是选其子节点中一个()的得分作为父节点的得分。A：最小B：最大C：任意D：以上答案均不正确正确答案：A2：问题的状态空间包含三种说明的集合，即所有可能的问题初始状态集合S、操作符集合F以及()。正则化描述正确的是A：描述谓词集合PB：节点集合VC：边集合ED：目标状态集...