• 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...

粒子滤波算法在多传感器测量中的应用在多传感器测量中，常常面临着数据不准确、存在干扰等问题。粒子滤波算法是一种有效的多传感器数据融合方法，能够解决这些问题，提高测量的准确性和稳定性。一、粒子滤波算法的基本概念粒子滤波算法主要用于状态估计问题，其基本思想是利用大量粒子拟合可能的状态值，并通过一系列重要性采样、重采样等步骤实现状态空间的推断。 具体来说，粒子滤波算法将状态表示为随机变量的形式，使用一组随...

粒子数动态调整的粒子滤波新算法粒子滤波（Particle Filter）是一种基于随机粒子采样的状态估计算法，最初由Doucet等人于2000年提出。它在非线性、非高斯的动态系统中展示出较优的估计性能，广泛应用于目标跟踪、机器人导航、传感器网络等领域。然而，传统的粒子滤波算法对粒子数的要求较高。如果粒子数设置过低，会导致估计结果不准确，滤波效果较差；而设置过高则会增加计算量，导致实时性差。因此，如...

AI训练中的Nesterov动量 加速收敛并提高稳定性的方法AI训练中的Nesterov动量：加速收敛并提高稳定性的方法AI训练中的优化算法是提高模型性能和收敛速度的关键。而传统的随机梯度下降（SGD）算法在处理大规模数据集时存在一些问题，如收敛速度慢、易陷入局部最优等。因此，人们提出了一系列改进的优化算法，其中Nesterov动量是一种常用且有效的方法。本文将详细介绍Nesterov动量的原理及...

正项级数收敛性的判别方法正项级数是指级数的每一项都是非负数的级数。1.比较判别法：比较判别法是通过与已知收敛（或发散）的级数进行比较，判断待定级数的收敛性。具体有以下两种情况：正则化收敛速率a.若存在一个已知的正项级数∑a_n和正数c，使得对于所有的n，有a_n≤c*b_n，那么只要∑b_n收敛，∑a_n也收敛；b.若存在一个已知的正项级数∑a_n和正数c，使得对于所有的n，有a_n≥c*b_n，...

关于正项级数敛散性判定方法的总结比较    正项级数是指级数中所有的项均为非负数的级数，即对于级数\sum_{n=1}^{\infty}a_n，其中a_n\geq0。正项级数的收敛性和发散性对于数学分析和实际问题都具有重要意义，在实际应用中，我们经常需要对正项级数的收敛性进行判定。针对正项级数的收敛性和发散性，数学中有多种方法来进行判定，本文将对这些方法进行总结比较。 ...

随机过程的强收敛定理及其应用随机过程是概率论的一个重要分支，其研究的核心内容是随机演化。在实际中，我们经常需要了解随机过程的收敛性质，这是许多应用场景中的基础。本文将介绍随机过程的强收敛定理及其应用。一、随机过程随机过程是一种将时间与随机变量联系起来的数学模型。其数学表示可以写成 X(t)，即在时刻 t 时的随机变量。随机过程的一个重要特征是其分布随时刻变化，因此无法使用传统的分布函数来描述。我们...

似然函数的收敛速度似然函数是用来描述某些参数取值下，观测数据出现的可能性大小的函数。在统计学中，似然函数是很常见而重要的概念。在估计参数时，我们经常需要最大化似然函数。当参数的取值接近实际真实值时，似然函数的值就越大，因此我们用最大似然估计法来得到参数的最优取值。然而，似然函数的收敛速度对于统计学研究者来说是一个很有意义的问题。首先，我们需要知道收敛速度的定义是什么。在数学中，一个数列收敛到某个值...

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...

常见的正项级数收敛    正项级数是指所有项都是非负数的级数，而常见的正项级数收敛则是指级数的和在一定条件下收敛于一个有限的值。在数学中，正项级数的收敛性质是非常重要的，因为它们在分析、微积分和实际问题中都有着广泛的应用。    首先，我们来看一个最常见的正项级数，调和级数。调和级数是指形式为1 + 1/2 + 1/3 + 1/4 + ... + 1/n +...