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自己编写的鲁棒滤波算法的应用，应用于惯性导航系统初始对准中，静止基座
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人工智能/神经网络 多步预测,设计简单规范,基于信息建模,具有很强的抗干扰性和鲁棒性.
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人工智能/神经网络 强局部加权回归算法由Cleveland[7]提出,主要利用局部观测数据对欲拟合点进行多项式加权拟合,并用最小二乘法进行估计.它综合了传统的局部多项式拟合,局部加权回归以及具有强鲁棒性的拟合过程
强局部加权回归算法由Cleveland[7]提出,主要利用局部观测数据对欲拟合点进行多项式加权拟合,并用最小二乘法进行估计.它综合了传统的局部多项式拟合,局部加权回归以及具有强鲁棒性的拟合过程