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基于随机加权自适应容积卡尔曼的电池SOC估计 被引量:16
1
作者 马建 张大禹 +1 位作者 赵轩 张凯 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期234-244,共11页
准确估计锂离子电池荷电状态(SOC)对于突破电动汽车发展瓶颈,推动电动汽车商业化至关重要。针对动力电池模型参数辨识问题,提出基于遗忘因子的递推最小二乘法(FRLS)的模型参数在线识别方法。实时测量动力电池电流和电压数据,在线辨识模... 准确估计锂离子电池荷电状态(SOC)对于突破电动汽车发展瓶颈,推动电动汽车商业化至关重要。针对动力电池模型参数辨识问题,提出基于遗忘因子的递推最小二乘法(FRLS)的模型参数在线识别方法。实时测量动力电池电流和电压数据,在线辨识模型参数并实时更新,实时反映电池内部参数的变化过程,对电池动态特性进行实时模拟。针对容积卡尔曼(CKF)滤波过程中对噪声敏感的问题,提出一种基于随机加权思想的自适应容积卡尔曼滤波(ARWCKF)方法。相比于常规CKF容积点权值始终不变,通过引入随机加权因子,自适应调整容积点权值并对系统噪声、状态向量及观测向量进行预测,抑制系统噪声对状态估计的干扰,避免因容积点权重值固定所带来的误差。针对CKF算法在容积点计算过程中由于状态方差矩阵失去正定性导致的平方根分解无法使用的问题,提出基于奇异值分解的容积点计算方法,克服由于先验协方差矩阵负定性变化而导致的滤波精度下降等问题,并进行多种工况、温度下不同SOC初值的对比验证。结果表明:所提出的基于遗忘因子的递推最小二乘法的在线参数辨识及ARWCKF滤波方法具备良好的估计精度及收敛能力,最大电压估计误差不超过40 mV,SOC估计误差不超过1%。 展开更多
关键词 汽车工程 SOC 容积卡尔曼 锂离子电池 随机加权 奇异值分解
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低成本无人机姿态解算研究 被引量:4
2
作者 马敏 许中冲 常辰飞 《计算机测量与控制》 2016年第6期161-163,167,共4页
针对小型四旋翼无人机姿态解算数据精度低、缺少余度控制、易发散等问题,提出一种基于GPS、三轴陀螺仪加速度计、三轴磁力计的随机加权自适应滤波算法估计无人机姿态;建立四旋翼无人机姿态旋转矩阵,搭建加速度计和磁力计获取无人机姿态... 针对小型四旋翼无人机姿态解算数据精度低、缺少余度控制、易发散等问题,提出一种基于GPS、三轴陀螺仪加速度计、三轴磁力计的随机加权自适应滤波算法估计无人机姿态;建立四旋翼无人机姿态旋转矩阵,搭建加速度计和磁力计获取无人机姿态信息的模型,以及采用四元数解算法的陀螺仪定姿解算模型;采用随机加权自适应估计法,依据多元函数求极值定理,在保证总体均方差最小的情况下导出最优随机加权因子,进而解算出姿态角信息,提高四旋翼无人机姿态解算滤波精度与稳定性;仿真与试验结果表明:随机加权自适应滤波与平均值滤波算法相比解算精度更高,输出结果更平稳,且无人机各项预期功能均能正常实现,能够满足四旋翼无人机自主飞行的需要。 展开更多
关键词 姿态解算 多传感器数据融合 随机加权 无人机
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随机权值平面选址的粒子群优化算法 被引量:2
3
作者 曾华华 唐宁九 +1 位作者 邓旻辉 凌燕霞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第4期1308-1310,共3页
将引入粒子群优化算法来解决带随机权值、服从独立均匀概率分布的极小化极大(1-中心)平面选址问题,对其进行实验模拟并得出了乐观的结果。
关键词 随机权值 选址问题 1-中心 粒子群优化算法
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相关信源的随机加权信号子空间估计算法 被引量:1
4
作者 李帅 颜坤玉 +1 位作者 韩磊 谭坤 《电子信息对抗技术》 2010年第6期39-41,80,共4页
针对空间相关信号源使得阵列的协方差矩阵的有效秩降低的问题,引入随机加权子阵,打破了信号的相关性,得到一种新相关信源的信号子空间的估计算法。仿真实验表明该算法可以有效地去相关,与空间平滑法相比具有更好的估计性能。
关键词 相关 谱估计 随机加权
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二值随机序列随机加权和的一类极限定理
5
作者 汪忠志 陈文波 《华东冶金学院学报》 1999年第3期255-260,共6页
设{Xn(w),n≥1}是在E={0,1}中取值的随机变量序列,{an(w),n≥1}是一列随机变量。利用区间剖分法给出了序列{an(w)Xn(w),n≥1}的一类用不等式表示的极限定理,它是强大数定理的推广。
关键词 随机加权 似然比 极限定理 二值随机序列
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多传感器加权信息融合算法研究 被引量:26
6
作者 李伟 何鹏举 高社生 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期674-678,共5页
将新兴的随机加权估计应用于多传感器信息融合,文章提出一种基于随机加权估计的多传感器信息融合算法,用于解决多传感器对目标同一参数进行测量时权的最优分配问题。仿真结果表明,文中提出的随机加权融合估计算法优于传统的平均值估计... 将新兴的随机加权估计应用于多传感器信息融合,文章提出一种基于随机加权估计的多传感器信息融合算法,用于解决多传感器对目标同一参数进行测量时权的最优分配问题。仿真结果表明,文中提出的随机加权融合估计算法优于传统的平均值估计融合算法,并且随着测量次数的增大,均方误差越来越小。 展开更多
关键词 随机加权估计 多传感器系统 信息融合 加权因子
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基于随机加权法的装备平均维修时间验证研究 被引量:7
7
作者 张守玉 封伟书 《装备指挥技术学院学报》 2009年第3期100-103,共4页
采用随机加权法数据分析技术,研究装备平均维修时间验证方法。在分析某型装备维修性数据的基础上,对比国军标中的装备维修性验证实例,证明了改进方法与经典方法计算结果差距很小,实现了在较高可信度下降低试验样本量的目的。
关键词 维修性验证 随机加权法 小子样
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On the rate of complete convergence for weighted sums of NSD random variables and an application 被引量:5
8
作者 NADERI Habib AMINI Mohammad BOZORGNIA Abolghasem 《Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities)》 SCIE CSCD 2017年第3期270-280,共11页
In this paper, the complete convergence is established for the weighted sums of negatively superadditive-dependent random variables. As an application, the Marcinkiewicz-Zygmund strong law of large numbers for the ran... In this paper, the complete convergence is established for the weighted sums of negatively superadditive-dependent random variables. As an application, the Marcinkiewicz-Zygmund strong law of large numbers for the random weighted average is also achieved, and a simulation study is done for the asymptotic behaviour of random weighting estimator. 展开更多
关键词 complete convergence negatively superadditive-dependent random weighted estimate
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一种重力梯度/SINS/星光组合导航方法
9
作者 黄志威 踪华 +3 位作者 高朝晖 田雨 张学渊 路坤锋 《航天控制》 CSCD 2024年第2期10-15,共6页
为提高飞行器导航系统的精度和自主性,提出了一种重力梯度/捷联惯导(SINS)/星光组合导航方法。在该组合导航系统中,利用重力梯度信息修正SINS的位置误差,利用星光信息修正SINS的姿态误差,提高飞行器的导航精度和自主性。为了弥补传统容... 为提高飞行器导航系统的精度和自主性,提出了一种重力梯度/捷联惯导(SINS)/星光组合导航方法。在该组合导航系统中,利用重力梯度信息修正SINS的位置误差,利用星光信息修正SINS的姿态误差,提高飞行器的导航精度和自主性。为了弥补传统容积卡尔曼滤波(CKF)算法滤波精度不高的缺点,采用随机加权容积卡尔曼滤波(RWCKF)算法,设计重力梯度/SINS/星光组合导航系统。仿真结果表明,SINS/星光组合导航系统、重力梯度/SINS组合导航系统、合成孔径雷达(SAR)/SINS/星光组合导航系统和提出的重力梯度/SINS/星光自主组合导航系统的定位误差分别为78.1003 m、54.3399 m、39.2776 m和19.8495 m,证明了提出的重力梯度/SINS/星光自主组合导航系统的精度不仅远高于两个子系统,也高于SAR/SINS/星光组合导航系统。 展开更多
关键词 重力梯度 惯性导航 星光导航 随机加权容积卡尔曼滤波
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基于机器学习的飞行品质评估 被引量:6
10
作者 袁伟良 卢朝阳 +1 位作者 卢卫 何庶 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第19期8262-8269,共8页
民航事业的快速发展,航空事故的频繁发生,使得航空运输安全成为人们关注的焦点。提出了一种基于主成分分析-粒子群优化算法-支持向量机(principal component analysis-particle swarm optimizatien-support vector machine,PCA-PSO-SVM... 民航事业的快速发展,航空事故的频繁发生,使得航空运输安全成为人们关注的焦点。提出了一种基于主成分分析-粒子群优化算法-支持向量机(principal component analysis-particle swarm optimizatien-support vector machine,PCA-PSO-SVM)的飞行品质评估方法,能够有效对飞行品质做出客观评价。首先,根据快速存储记录器数据提取起飞爬升和进近着陆阶段飞行品质评价指标,采用PCA综合评价对飞行品质进行评估;然后,将评估结果作为SVM的输入,通过PSO算法优化SVM参数;最后,通过训练PSO-SVM模型实现机器学习算法对飞行品质进行评估。测试结果表明,飞行品质分类评估准确率达90%。因此,该方法能够客观有效对飞行品质进行评估,有利于提升飞行品质,提高飞行安全。 展开更多
关键词 飞行品质 快速存储记录器 主成分分析 支持向量机 随机权重粒子群
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基于二阶非对称双稳方法的弱信号检测及应用
11
作者 李思雨 张建刚 《武汉大学学报(工学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1176-1190,共15页
针对一种非对称欠阻尼连续双稳态随机共振系统,建立了一种新的势函数模型。首先,在绝热条件下推导了该系统的平均首次通过时间(mean first pass time,MFPT)以及信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)等表达式;其次,分别研究了系统参数、非... 针对一种非对称欠阻尼连续双稳态随机共振系统,建立了一种新的势函数模型。首先,在绝热条件下推导了该系统的平均首次通过时间(mean first pass time,MFPT)以及信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)等表达式;其次,分别研究了系统参数、非对称系数、阻尼因子对SNR的影响;此外,在数字信号处理应用中,采用4阶Runge-Kutta算法使该2阶随机共振模型能够检测大参数信号;最后,基于随机权重粒子群(random weighted particle swarm optimization,RWPSO)算法选择最优输出,将SNR作为测试系统的性能评价指标。仿真模拟与实验结果表明,与传统系统相比,新势函数模型的系统具有更大的辨识度,该系统可以获得较优的输出SNR和更高的故障信号特征频率。 展开更多
关键词 随机共振 二阶分段非对称双稳态 随机权重粒子群算法 微弱信号
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INS/GPS/SAR组合系统白噪声误差特性的在线随机加权估计 被引量:2
12
作者 高社生 邹维宝 任思聪 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2000年第3期8-11,共4页
首次把随机加权估计这一新兴的统计计算方法应用于导航系统的研究 ,证明用它进行INS/GPS/SAR组合系统误差特性的估计是可行的 ,仿真实验和计算结果表明 。
关键词 惯性系统 GPS 全盛孔径雷达 白噪声 在线随机加权会计 组合导航系统
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快速在线主动学习的图像自动分割算法 被引量:3
13
作者 严静 潘晨 殷海兵 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期816-824,共9页
提出经前馈神经网络快速在线学习、构建像素分类模型进行图像分割的算法.首先利用谱残差法计算像素显著度,通过对少数高显著度点的分布进行多尺度分析,获得符合人眼视觉特性的显著图和注视区域.然后从注视区域和非注视区域随机抽样构成... 提出经前馈神经网络快速在线学习、构建像素分类模型进行图像分割的算法.首先利用谱残差法计算像素显著度,通过对少数高显著度点的分布进行多尺度分析,获得符合人眼视觉特性的显著图和注视区域.然后从注视区域和非注视区域随机抽样构成由正负样本像素组成的训练集,在线训练一个两分类的随机权前馈神经网络模型.最后使用该模型分类全图像素,实现图像分割.实验表明,文中算法在谱残差法基础上提升对图像中显著目标的分割性能,分割结果与人类视觉感知匹配度较好. 展开更多
关键词 图像分割 显著性检测 随机权前馈神经网络
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一种“源-网-荷-储”协同优化调度模型 被引量:2
14
作者 王季 陈瑞 《电气自动化》 2022年第3期22-24,27,共4页
为在配电网调度中使每种资源的价值最大化,建立一种基于双层模型的“源-网-荷-储”协同的配电网优化调度策略,通过上下层目标的相互配合达到最终优化效果。首先,主要考虑分布式风电、分布式光伏在调动配电网中的可控负载和储能配合清洁... 为在配电网调度中使每种资源的价值最大化,建立一种基于双层模型的“源-网-荷-储”协同的配电网优化调度策略,通过上下层目标的相互配合达到最终优化效果。首先,主要考虑分布式风电、分布式光伏在调动配电网中的可控负载和储能配合清洁能源出力的优化调度。其次,以最低年度综合成本为模型的上层优化目标,以负荷变化量最优为下层优化目标,采用实时优化的协调优化策略。最后,结合遗传随机权重粒子群算法求解优化模型,通过对IEEE 33节点系统进行仿真分析。仿真结果表明,基于“源-网-荷-储”协同的配电网双层优化模型是一种更有效且更经济的调度模型。 展开更多
关键词 配电网调度 “源-网-荷-储”协同 双层规划模型 遗传随机权重粒子群算法
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Bootstrap方法在飞行器自控终点散布估计中的应用研究 被引量:2
15
作者 李博 刘维国 郑小兵 《舰船电子工程》 2011年第5期73-75,141,共4页
以飞行器自控终点散布估计作为研究基础,对利用Bootstrap方法提升小子样下自控终点估计精度问题的自助法进行分析。在简要描述Bootstrap方法数学思想和应用方法的基础上,分别讨论了参数Bootstrap方法以及随机加权法应用于自控终点散布... 以飞行器自控终点散布估计作为研究基础,对利用Bootstrap方法提升小子样下自控终点估计精度问题的自助法进行分析。在简要描述Bootstrap方法数学思想和应用方法的基础上,分别讨论了参数Bootstrap方法以及随机加权法应用于自控终点散布估计的可行性。得到了一种适用于飞行器自控终点散布估计的综合评定方法。计算结果表明,该应用方法是可行并有效的。 展开更多
关键词 BOOTSTRAP方法 自控终点 随机加权法 BAYES方法
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随机变系数线性结构关系EV模型的参数估计 被引量:2
16
作者 欧阳光 《湘南学院学报》 2015年第2期11-13,共3页
利用随机加权正交回归最小二乘法给出了随机变系数线性结构关系EV模型中的参数估计.
关键词 随机变系数线性结构关系EV模型 随机加权正交回归最小二乘法 参数估计.
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区域负荷趋势特征分析与金字塔模型超短期预测方法 被引量:1
17
作者 许刚 吴舜裕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期287-293,共7页
以区域负荷作为研究对象,分析区域负荷与电网负荷在变化波形性、周期性等方面的特征差异。针对区域负荷变化过程中时序关联性较弱的特点,提出基于金字塔模型的区域负荷自适应超短期预测方法。采用灰色关联分析法,提取与负荷变化具有强... 以区域负荷作为研究对象,分析区域负荷与电网负荷在变化波形性、周期性等方面的特征差异。针对区域负荷变化过程中时序关联性较弱的特点,提出基于金字塔模型的区域负荷自适应超短期预测方法。采用灰色关联分析法,提取与负荷变化具有强关联性的客观特征因素。建立自适应增强随机权网络,加强模型对负荷特征的学习能力以及最优求解效率。设计分层金字塔模型结构,采用滚动淘汰的方式,提升预测模型对区域负荷特征变化的自适应性,降低区域负荷变化趋势突变对超短期预测精度的影响。仿真结果表明,该方法可准确跟随区域负荷变化趋势,具有较高的预测精度与稳定性。 展开更多
关键词 区域负荷 趋势特征 超短期预测 金字塔模型 随机权网络
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固定设计下半参数回归模型中的随机加权逼近
18
作者 薛留根 田萍 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期247-251,共5页
为了模拟参数估计的误差分布,研究了固定设计下半参数回归模型中参数估计的误差分布的随机加权逼近问题,构造了参数估计的随机加权统计量,在适当的条件下,证明了用随机加权统计量的分布去逼近原估计量的误差分布的精度可达到o(n-1/2).
关键词 半参数回归模型 随机加权逼近 参数估计
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线性测量误差模型中复合分位数估计的随机加权方法
19
作者 葛悠美 刘莹 姜荣 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2015年第2期154-162,共9页
给出线性测量误差模型中随机加权复合分位数估计,用随机加权方法逼近复合分位数回归的分布,并证明这种逼近是以概率1渐近有效地。模拟研究以及艾滋病的临床试验数据验证了方法的有效性。
关键词 线性测量误差模型 渐近正态性 随机加权 复合分位数回归
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基于随机权重粒子群和K-均值聚类的图像分割 被引量:16
20
作者 李海洋 文永革 +1 位作者 何红洲 李柏林 《图学学报》 CSCD 北大核心 2014年第5期755-761,共7页
K-均值聚类具有简单、快速的特点,因此被广泛应用于图像分割领域。但K-均值聚类容易陷入局部最优,影响图像分割效果。针对K-均值的缺点,提出一种基于随机权重粒子群优化(RWPSO)和K-均值聚类的图像分割算法RWPSOK。在算法运行初期,利用... K-均值聚类具有简单、快速的特点,因此被广泛应用于图像分割领域。但K-均值聚类容易陷入局部最优,影响图像分割效果。针对K-均值的缺点,提出一种基于随机权重粒子群优化(RWPSO)和K-均值聚类的图像分割算法RWPSOK。在算法运行初期,利用随机权重粒子群优化的全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;在算法运行后期,利用K-均值聚类的局部搜索能力,实现算法快速收敛。实验表明:RWPSOK算法能有效地克服K-均值聚类易陷入局部最优的缺点,图像分割效果得到了明显改善;与传统粒子群与K-均值聚类混合算法(PSOK)相比,RWPSOK算法具有更好的分割效果和更高的分割效率。 展开更多
关键词 随机权重 粒子群优化 K-均值聚类 图像分割
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