人工神经网络(Aartificial Neural Network，下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家Warren S.Mcculloch和数学家Walth H.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法(BP算法，Back Propagation)，它的网络结构及算法直观、简单，在工业领域中应用较多。
标签： Aartificial Network Neural 人工神经网络
上传时间： 2014-01-03
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本文对视频运动目标跟踪算法进行研究。在视频运动目标的提取中，介绍常用的图像差分算法、光流算法和主动轮廓模型算法。
上传时间： 2013-12-24
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用于现在流行的目标追踪与区别技术，利用Kalman滤波器与交互式多模型技术，对目标加速度的估计来区分不同类
标签： 学术论文
上传时间： 2015-04-28
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一个最新版的2015年世界地磁模型算法说明文件。
标签： wmm2015
上传时间： 2015-06-02
上传用户：hjj3
BTT导弹控制技术是当今导弹控制的一项新技术，相对于STT导弹控制技术来说，BTT有很多的优点。本论文基于线性控制系统理论中的特征结构配置和模型跟踪方法，提出了路棒控制的方法和可抑制抖动的多模型切换控制方法。有很好的借鉴意义。
上传时间： 2013-12-10
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机动目标的跟踪问题一直是人们研究的重点，实现机动目标精确跟踪，首要解决的问题就是使所建立的目标运动模型与实际的目标运动模型匹配。目前常用的有多模型(MM)，交互式多模型(IMM)，切换模型等。多模型方法就是对一组具有不同机动模型分别进行Kalman滤波，最终的参数估计是各滤波器估计值的加权和；在多模型基础上，Shalom提出了交互式多模型方法，这一方法对无序目标的机动检测，显示了更好的鲁棒性和跟踪的稳定性；切换模型则是分别建立机动和非机动运动模型，利用机动检测实现在这两个模型之间的切换。一般来说，交互式多模型的跟踪性能较好。
标签： 机动
上传时间： 2013-12-14
上传用户：maizezhen
卡尔曼在目标跟踪中的应用本文对作匀速运动的二维空中机动目标进行研究，利用交互式多模型方法对雷达目标进行跟踪
上传时间： 2015-11-12
上传用户：aa17807091
学习跟踪的好程序，内有多个算法，还有可执行程序
标签： 程序
上传时间： 2014-02-14
上传用户：gdgzhym
作者通过matlab编程，对遗传算法进行了演示。遗传算法是一种全局优化算法，不仅对单个算法可以进行优化，也可以对多个算法进行组合优化。
上传时间： 2014-10-13
上传用户：lmeeworm
电机矢量控制程序，包括Park和Clarke变换等多个算法，值得借鉴。
上传时间： 2013-12-24
上传用户：star_in_rain
