说明:无迹卡尔曼滤波UKF摒弃了对非线性函数进行线性化的传统做法,采用卡尔曼线性滤波框架,对于一步预测方程,使用无迹变换UT来处理均值和协方差的非线性传递问题。UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行近似,用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,而不是对非线性函数进行近似,不需要对Jacobian矩阵...
说明:我们知道,要做推荐系统,最基本的一个数据就是,用户-物品的评分矩阵,如下图1所示 图1 矩阵中,描述了5个用户(U1,U2,U3,U4 ,U5)对4个物品(D1,D2,D3,D4)的评分(1-5分),- 表示没有评分,现在目的是把没有评分的 给预测出来,...
说明:重要参数的提取,BP神经网络用于函数拟合与模式识别,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型,最终的权值矩阵就是滤波器的系数,包括脚本文件和函数文件形式,对信号进行频谱分析及滤波。