準(zhǔn)確量化和預(yù)測(cè)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳水通量對(duì)于理解陸氣間相互作用，預(yù)測(cè)未來氣候變化和控制溫室效應(yīng)具有重要意義。通量觀測(cè)和模型模擬是目前研究碳水通量的兩種主要方法。通量觀測(cè)精度較高，但觀測(cè)范圍局限、站點(diǎn)分布不均勻，易受環(huán)境影響，難以區(qū)域擴(kuò)展；模型模擬可實(shí)現(xiàn)不同尺度參量估算，但由于理想化假設(shè)、模型參數(shù)和驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)等限制，導(dǎo)致其模擬結(jié)果往往與真實(shí)值存在較大偏差。模型-數(shù)據(jù)融合方法主要是通過參數(shù)估計(jì)和數(shù)據(jù)同化兩種技術(shù)集成觀測(cè)和模型信息，建立兩者相互制約調(diào)節(jié)的優(yōu)化關(guān)系，以提高模型結(jié)果與真實(shí)值之間的匹配程度。基于該思路，本研究在地面觀測(cè)數(shù)據(jù)、遙感衛(wèi)星資料以及相關(guān)氣候環(huán)境數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，重點(diǎn)突破全球動(dòng)態(tài)植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感參數(shù)優(yōu)化方法，獲取適宜中國的參數(shù)化方案：在此基礎(chǔ)上，引入數(shù)據(jù)同化算法，將遙感衛(wèi)星產(chǎn)品信息與模型相融合，在模擬過程中不斷校正原有模型模擬軌跡，提高模型適用性。將以上改進(jìn)的模型推廣至中國區(qū)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)20002015年中國地區(qū)總初級(jí)生產(chǎn)力（Gross Primary Productivity GPP）和敬發(fā)（Evapotranspiration，ET的空間格局模擬及分析。主要結(jié)論如下1）將LP」DGwM中所選出的22個(gè)可調(diào)參數(shù)（涉及光合、呼吸、水平衡異速生長、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七個(gè)作用領(lǐng)域）在各自取值范圍內(nèi)隨機(jī)獲得不同的參數(shù)組合，結(jié)果表明22個(gè)參數(shù)可引起GPP和ET模擬結(jié)果產(chǎn)生較大的不確定性，尤其集中在生長季。所有站點(diǎn)GPP相對(duì)不確定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之間，不具有明顯的年際變異性：ET相對(duì)不確定性RU月變化趨勢(shì)明顯，且基本處于0.5以下，明顯低于GPP，說明所篩選的22個(gè)參數(shù)對(duì)GP模擬產(chǎn)生的影響更為顯著。
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)融合
上傳時(shí)間： 2022-03-16
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應(yīng)用無跡卡爾曼濾波算法（UKF）進(jìn)行鋰電池的SOC估計(jì),采用Thevenin二階RC等效電路模型,對(duì)HPPC電池脈沖充放電實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行Matlab處理,得到較為準(zhǔn)確的模型.通過在Matlab中編寫算法程序,對(duì)不同工況的估計(jì)值與實(shí)際值進(jìn)行誤差估算及對(duì)比分析,通過此算法進(jìn)行SOC估計(jì),得到該算法可有效降低系統(tǒng)誤差并糾正SOC的初值偏差.The non trace Calman filter （UKF） is applied to the SOC estimation of lithium battery. The Thevenin two order RC equivalent circuit model is used to process the HPPC battery pulse charge discharge experimental data by Matlab processing, and a more accurate model is obtained. By writing algorithm program in Matlab, the error estimation and comparison analysis of the estimated value and actual value of different states are carried out, and the SOC estimation is carried out by this algorithm. The algorithm can effectively reduce the system error and correct the initial value deviation of the SOC.
標(biāo)簽： 卡爾曼濾波
上傳時(shí)間： 2022-05-03
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第一章 機(jī)器學(xué)習(xí)革命學(xué)習(xí)算法入門為何商業(yè)擁護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)給科學(xué)方法增壓10億個(gè)比爾·克林頓學(xué)習(xí)算法與國家安全我們將走向何方第二章 終極算法來自神經(jīng)科學(xué)的論證來自進(jìn)化論的論證來自物理學(xué)的論證來自統(tǒng)計(jì)學(xué)的論證來自計(jì)算機(jī)科學(xué)的論證機(jī)器學(xué)習(xí)算法與知識(shí)工程師天鵝咬了機(jī)器人終極算法是狐貍，還是刺猬我們正面臨什么危機(jī)新的萬有理論未達(dá)標(biāo)準(zhǔn)的終極算法候選項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)的五大學(xué)派第三章 符號(hào)學(xué)派：休謨的歸納問題特別說明：僅作為愛好者學(xué)習(xí)使用（請(qǐng)勿商用）！本文檔由人工智能吧（QQ群 565128329）整理提供并更多學(xué)習(xí)分享，若覺得不錯(cuò)請(qǐng)購買印刷版書籍。約不約“天下沒有免費(fèi)的午餐”定理對(duì)知識(shí)泵進(jìn)行預(yù)設(shè)如何征服世界在無知與幻覺之間你能信任的準(zhǔn)確度歸納是逆向的演繹掌握治愈癌癥的方法20問游戲符號(hào)學(xué)派第四章 聯(lián)結(jié)學(xué)派：大腦如何學(xué)習(xí)感知器的興盛與衰亡物理學(xué)家用玻璃制作大腦世界上最重要的曲線攀登超空間里的高峰感知器的復(fù)仇一個(gè)完整的細(xì)胞模型大腦的更深處第五章 進(jìn)化學(xué)派：自然的學(xué)習(xí)算法達(dá)爾文的算法探索：利用困境程序的適者生存法則性有何用先天與后天誰學(xué)得最快，誰就會(huì)贏第六章 貝葉斯學(xué)派：在貝葉斯教堂里統(tǒng)治世界的定理所有模型都是錯(cuò)的，但有些卻有用從《尤金·奧涅金》到Siri所有東西都有關(guān)聯(lián)，但不是直接關(guān)聯(lián)推理問題掌握貝葉斯學(xué)派的方法馬爾可夫權(quán)衡證據(jù)邏輯與概率：一對(duì)不幸的組合第七章 類推學(xué)派：像什么就是什么完美另一半維數(shù)災(zāi)難空中蛇災(zāi)爬上梯子起床啦第八章 無師自通物以類聚，人以群分發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的形狀擁護(hù)享樂主義的機(jī)器人熟能生巧學(xué)會(huì)關(guān)聯(lián)第九章 解開迷惑萬里挑一終極算法之城馬爾科夫邏輯網(wǎng)絡(luò)從休謨到你的家用機(jī)器人行星尺度機(jī)器學(xué)習(xí)醫(yī)生馬上來看你第十章 建立在機(jī)器學(xué)習(xí)之上的世界性、謊言和機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)碼鏡子充滿模型的社會(huì)分享與否？方式、地點(diǎn)如何？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搶了我的工作戰(zhàn)爭(zhēng)不屬于人類谷歌＋終極算法=天網(wǎng)？進(jìn)化的第二部分
標(biāo)簽： 機(jī)器學(xué)習(xí) 人工智能
上傳時(shí)間： 2022-05-07
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論文首先研究了基于Har-like特征和Adaboost分類器的目標(biāo)車輛探測(cè)算法原理和參數(shù)設(shè)置，并利用車載攝像頭采集真實(shí)道路車輛圖像，建立車輛樣本數(shù)據(jù)庫，訓(xùn)練車輛分類器，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路車輛的探測(cè)，并對(duì)探測(cè)效果進(jìn)行量化分析。針對(duì)在車輛探測(cè)過程中誤檢率較高、探測(cè)不連續(xù)以及檢測(cè)框不穩(wěn)定的現(xiàn)象，對(duì)基于無跡卡爾曼濾波器的車輛跟蹤算法進(jìn)行了研究，建立了車輛相對(duì)運(yùn)動(dòng)模型，對(duì)真實(shí)道路交通場(chǎng)景中的多目標(biāo)車輛進(jìn)行探測(cè)與跟蹤，并對(duì)跟蹤算法對(duì)探測(cè)性能提升的效果和原因進(jìn)行了深入分析。在單目測(cè)距中，針對(duì)一般測(cè)距算法受車輛俯仰角和攝像頭畸變影響很大的缺點(diǎn)，利用PreScan仿真軟件，對(duì)車輛測(cè)距算法進(jìn)行了改進(jìn)，提山了一個(gè)同時(shí)考慮車輛俯仰角和攝像頭畸變等參數(shù)的測(cè)距模型，以及一種將攝像頭內(nèi)參與外參分開標(biāo)定的新方法，最后利用場(chǎng)地實(shí)驗(yàn)利真實(shí)道路交通場(chǎng)景對(duì)模型的測(cè)距精度、參數(shù)靈敏度進(jìn)行量化分析。研究了僅利用圖像信息估算車輛間碰撞時(shí)間的方法，利用PreScan仿真軟件，對(duì)車輛碰撞時(shí)間估算算法進(jìn)行了改進(jìn)，建立了一個(gè)考慮車間相對(duì)加速度碰撞時(shí)間估算模型，最后，利用真實(shí)道路交通視頻對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證和分析。最后，介紹了利用仿真軟件輔助ADAS開發(fā)的方法，在虛擬的開發(fā)環(huán)境中建立了以真實(shí)攝像頭物理參數(shù)為依據(jù)的攝像頭仿真模型、交通場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)了對(duì)單目測(cè)距和碰撞時(shí)間估算算法的驗(yàn)證和改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，論文中所建立的算法表現(xiàn)出良好的性能，所構(gòu)建的基于PreScan的仿真平臺(tái)能有效地提高算法的開發(fā)效率.
標(biāo)簽： adas系統(tǒng) 目標(biāo)車輛感知算法
上傳時(shí)間： 2022-06-21
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《現(xiàn)代永磁同步電機(jī)控制原理及MATLAB仿真》的隨書matlab仿真文件，囊括了各種電機(jī)的不同控制算法的仿真模型，對(duì)于電機(jī)控制的算法理解十分有用。主要內(nèi)容包括三相永磁同步電機(jī)的數(shù)學(xué)建模及矢量控制技術(shù)、三相電壓源逆變器PWM 技術(shù)、三相永磁同步電機(jī)的直接轉(zhuǎn)矩控制、三相永磁同步電機(jī)的無傳感器控制技術(shù)、六相永磁同步電機(jī)的數(shù)學(xué)建模及矢量控制技術(shù)、六相電壓源逆變器WM 技術(shù)和五相永磁同步電機(jī)的數(shù)學(xué)建模及矢量控制技術(shù)等。每種控制技術(shù)都通過了MATLAB 仿真建模并進(jìn)行了仿真分析。
標(biāo)簽： 永磁同步電機(jī)控制 matlab
上傳時(shí)間： 2022-06-30
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《現(xiàn)代通信系統(tǒng)盲處理技術(shù)新進(jìn)展---基于智能算法》主要由以下8章組成： 第1章簡(jiǎn)要介紹無線通信系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和發(fā)展概況，以及其盲處理算法的相關(guān)知識(shí)。第2章介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及相應(yīng)知識(shí)，從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若手研究盲處理問題,同時(shí)給出復(fù)數(shù)域BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)盲處理方法和該類方法的優(yōu)缺點(diǎn)說明。在第3章中介紹智能體的概念，并給出基于多智能體系統(tǒng)的盲處理方法。第4章介紹基于支持向量機(jī)框架下的盲處理算法，介紹支持向批機(jī)的原理，給出基于ε- 支持向量回歸機(jī)的信道估計(jì)新方法，并介紹基千支持向批回歸方法的MPSK和QAM的盲信號(hào)處理方法，然后引入星座匹配誤差函數(shù)，并根據(jù)線性支持向攪回歸和有序風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，由恒模和星座匹配誤差函數(shù)聯(lián)合組成的新經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)構(gòu)造一個(gè)新的代價(jià)函數(shù)，進(jìn)而通過迭代求解優(yōu)化問題獲得均衡器。第5章介紹神經(jīng)動(dòng)力學(xué)和反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識(shí)，特別地從神經(jīng)動(dòng)力學(xué)角度論述連續(xù)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可有效飛作的原因，論述反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值矩陣對(duì)吸引子和相軌跡的影響。并給出如何根據(jù)系統(tǒng)接收信號(hào)與發(fā)送信號(hào)之間的子空間關(guān)系，構(gòu)造一個(gè)適用于現(xiàn)代通信系統(tǒng)中的盲檢測(cè)的特定性能函數(shù)和優(yōu)化問題。第6章分別展示如何基于連續(xù)多閾值神經(jīng)元Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)通信信號(hào)盲處理的理論和方法，針對(duì)多相制信號(hào)的特點(diǎn)給出兩種連續(xù)相位多闕值激勵(lì)函數(shù)形式，并分析討論該兩類激勵(lì)函數(shù)參數(shù)的選擇、分別給出連續(xù)多閾值神經(jīng)元 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)工作于同步和異步模式下的新能隊(duì)函數(shù)及其相關(guān)證明。介紹采用幅相連續(xù)激勵(lì)法解決稀疏QAM 信號(hào)的盲檢測(cè)思路，并針對(duì) QAM 信號(hào)的特點(diǎn)，分別給出連續(xù)幅度和相位多闕值激勵(lì)函數(shù)形式，分析討論該類激勵(lì)函數(shù)的特點(diǎn)。第7章則電在從另一個(gè)角度提出采用同相正交振幅連續(xù)激勵(lì)法解決密集QAM信號(hào)盲檢測(cè)方法。介紹如何從激勵(lì)函數(shù)角度分析放大因子選擇的范圍；給出該特定問題的同步和異步運(yùn)行模式下的新能量函數(shù)形式；并證明和分析所設(shè)計(jì)的能量函數(shù)部分定理；介紹在基于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)盲處理方法這一研究課題中發(fā)現(xiàn)的幾類現(xiàn)象，包括當(dāng)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)信息缺失或失真情況下，連續(xù)多閾值神經(jīng)元反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲檢測(cè)能力：通用高階QMA的激勵(lì)函數(shù)被使用作為低階QAM信號(hào)盲檢測(cè)問題時(shí)的適用性......
標(biāo)簽： 無線通信系統(tǒng) 智能算法
上傳時(shí)間： 2022-07-09
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高度數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確獲取是飛控系統(tǒng)研制過程中極其重要的一環(huán)，是保證無人飛行器按照一定高程工作、平穩(wěn)著陸的先決條件。但對(duì)于低成本慣性導(dǎo)航解算，位置漂移嚴(yán)重[]，雖可通過加速度計(jì)姿態(tài)校正來抑制部分漂移，但解算出的速度與位置仍然不準(zhǔn)確。因此需利用除慣導(dǎo)外的其它傳感器測(cè)量值作為位置觀測(cè)量參與濾波，在抑制位置漂移的情況下，修正速度與加速度，提高高程數(shù)據(jù)的精度。目前文獻(xiàn)中大多是將慣性導(dǎo)航作為一個(gè)整體，對(duì)慣導(dǎo)的三維位置及速度進(jìn)行濾波。如SINS/GPS組合導(dǎo)航，通過組合導(dǎo)航對(duì)SINS速度及位置漂移進(jìn)行抑制[2][3]。但是當(dāng)只需要高度方向上的數(shù)據(jù)時(shí)，此種做法往往計(jì)算量大，步驟繁瑣，且整體濾波兼顧經(jīng)度、緯度、高程等多個(gè)因素，反而影響了高度方向的濾波效果，且當(dāng)SINS/GPS組合導(dǎo)航中的GPS信號(hào)較差時(shí)，得到的高度觀測(cè)量誤差也大?？梢姡?dāng)單一的高度傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時(shí)，濾波后的高度也會(huì)出現(xiàn)異常。針對(duì)單傳感器無法適應(yīng)復(fù)雜工作環(huán)境的缺點(diǎn)，本文結(jié)合GPS、氣壓計(jì)及慣導(dǎo)系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)，來抑制慣導(dǎo)高度方向上的發(fā)散。通過構(gòu)建GPS與氣壓計(jì)數(shù)據(jù)的權(quán)重模型獲得高度方向觀測(cè)量，使用互補(bǔ)濾波算法融合慣導(dǎo)數(shù)據(jù)與求得的觀測(cè)量得到更為精確的高度觀測(cè)值。算法簡(jiǎn)易，魯棒性好，可在嵌入式飛控板中實(shí)時(shí)運(yùn)行。
上傳時(shí)間： 2022-07-16
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針對(duì)非線性系統(tǒng)所設(shè)計(jì)的模型預(yù)測(cè)控制算法，內(nèi)容詳實(shí)，大家可以認(rèn)真看看
標(biāo)簽： 非線性模型
上傳時(shí)間： 2022-07-17
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28個(gè)實(shí)際問題建模MATLAB源程序代碼 - MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析-全文PDF及源程序 - MATLAB語言常用算法14類程序集 - MATLAB遺傳算法工具箱及應(yīng)用（含源程序） - Matlab在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用（2部含源程序） - matlab經(jīng)典算法的程序 - 《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與實(shí)例精解》隨書附帶源程序 - 《MATLAB統(tǒng)計(jì)分析與應(yīng)用：40個(gè)案例分析》程序與數(shù)據(jù) - 司守奎數(shù)學(xué)建模算法課件（2版含源程序） - 數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)課件14講含源程序 - 數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)（電子書含有源程序） - 數(shù)學(xué)建模的29個(gè)通用模型及matlab解法 - 自學(xué)Matlab必備的60個(gè)小程序代碼 - 遺傳算法+遺傳退火算法（算法簡(jiǎn)介+編程技巧+工具箱+應(yīng)用大全）（含源代碼） - 高等應(yīng)用數(shù)學(xué)問題的matlab求解（318個(gè)源程序） -
標(biāo)簽： 成形 工藝 分 模具設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-04-15
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matlab數(shù)學(xué)建模算法全收錄 超清書簽版
標(biāo)簽： matlab 數(shù)學(xué)建模 收錄 算法
上傳時(shí)間： 2013-05-15
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