说明:基于统计直方图结合概率神经网络,实现了对作用面结构类型的分类预测。从预测结果来看,统计直方图提取出的特征,具有很好的区分能力,而且可以通过调节划分的区间个数和节点的选取方式,达到对作用面结构的不同粒度的描述,以适用于不同目的的研究,这可能对与结构有关问题的研究具有启发性。
说明:扩展kalmanfilter(也称为线性化卡尔曼滤波): 是一个简单的非线性近似滤波算法,指运动或观测方程不是线性的情况。 无迹kalman滤波(UKF) KF和EKF都是都将问题转化为线性高斯模型,所以可以直接解出贝叶斯递推公式中的解析形式,方便运算。但对于非线性问题...
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...