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11.
给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l2范数时, 就构造了一个新的准则。由于Huber损失函数可同时描述l1和l2范数, 因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器, 在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时, 也有了l1范数对异常值鲁棒的特性。而当含异常值的观测噪声统计分布未知时, 利用含未知参数的高斯混合模型描述其分布以及变分贝叶斯推理, 提出了对异常值和未知统计分布观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。仿真和实验在验证了分析结果正确的同时, 也表明提出算法的性能优于现有文献报道鲁棒类的卡尔曼滤波器。 相似文献
12.
针对Kalman滤波在对敌目标估计应用中遇到的量测和过程噪声均未知且时变的情况,提出了一种利用变分贝叶斯估计的双尺度自适应滤波方法。解决了2个关键问题:一是针对量测和过程噪声协方差的共轭后验分布提出了相对转移概率指标,设计了启发式的自适应噪声估计窗口,实现了稳态精度和时变响应性能的综合提升,能适应敌方目标机动性高且统计特性变化快的特点;二是设计了在不同时间尺度上估计过程噪声和量测噪声的协方差方法,解决了在同一时间尺度上使协方差估计值发生严重偏差且增大滤波误差的问题。仿真表明,所提方法能快速跟踪目标状态噪声统计特性的变化并保证估计精度。 相似文献
13.
基于CNN-CRF的中文电子病历命名实体识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
智慧医疗技术的发展让我们不满足仅使用传统方法做医学研究。针对中文电子病历实体识别问题,设计了一种基于卷积神经网络结合条件随机场(convolutional neural network-conditional random field,CNN-CRF)的实体识别算法框架。为得到高质量的词向量,将标注实体加入词典进行分词,并将已标注和未标注文本作为语料,用word2vec工具对已分词文本进行无监督学习;为避免扩张卷积层数增加导致过拟合,采用迭代扩张卷积处理输入向量,并使用dropout随机丢弃一些连接;运用条件随机场对网络的分类结果进行修正。把该方法在中文电子病历上进行对比试验,从病历中提取出身体部位,疾病,症状,检查及治疗5类实体。实验结果表明,该方法能有效地辨别病历中的实体,其识别的准确率、召回率和f1值分别为90.01%,90.62%,90.31%,准确率和速率比传统方法都有一定提高。 相似文献
14.
考虑具有双参数结构广义几何分布的Bayes估计问题, 给出分布中参数Bayes估计的精确表达式, 并将该分布应用于短期聚合风险模型中, 提出一类新的聚合风险模型, 给出分布函数的相关性质及聚合理赔量的近似模型. 数值模拟结果验证了Bayes估计具有渐近无偏性与相合性. 最后将该结果应用于汽车保险索赔数据中, 得到了不同索赔次数下的保单数量拟合结果. 相似文献
15.
16.
针对分位回归模型参数的不确定性风险问题,构建了基于Gibbs-DA抽样算法的贝叶斯线性分位回归分析模型.根据非对称Laplace分布的正态-指数分布的混合表示性质,利用数据扩展方法构建了潜变量,给出分位回归模型的似然函数,推断了多元正态先验分布条件下分位回归模型参数的后验分布,证明了潜变量的完全条件分布为广义逆高斯分布;结合Gibbs抽样和数据扩展方法,设计Gibbs-DA的仿真分析方案,并将其应用于我国能源消耗问题分析.研究结果表明:贝叶斯方法可以有效地应用于分位回归的建模以及我国能源消费弹性的分位问题研究. 相似文献
17.
文章介绍了Zig Bee技术的特点和智能超声波水表的计量原理,并对Zig Bee技术在智能超声波水表远程抄表系统的应用进行了探讨。该抄表方案借助Zig Bee技术在无线通信方面的优势,具有组网迅速、网络容量大、传输可靠、数据安全、实时性强等特点,非常适合智能超声波水表无线组网。该抄表方案也可应用于电表和气表。 相似文献
18.
19.
设计了一种以田间除草指标体系作为神经网络的输入,以田间除草等级作为输出的田间除草综合评价模型;以田间除草指标的各级评价标准作为模型的训练样本和检验样本,设计了一种神经网络算法,利用Matlab软件对BP神经网络进行训练和检验.结果表明:BP神经网络对检验样本的模拟输出和期望输出是一致的;BP神经网络人工智能技术应用到田间除草,具有运算速度快、精度高,过程方便简捷的优点. 相似文献
20.
为了让人们可以在Android平台下,在娱乐之余,又可以享受文件共享,学习交流的服务,设计并开发一个手机移动学习平台。系统采用C/S结构,使用Android布局技术设计页面布局,在手机客户端实现了用户注册、登录、查询、下载学习资源信息、发布求助信息等功能,在后台服务器端实现了管理员对普通用户管理、资源信息管理、留言信息管理等功能,并在Android智能手机上通过了测试。 相似文献