状态估计中确定性采样滤波器的比较分析 被引量：5

1

作者 刘伟 杨峰 +2 位作者 张洪才 潘泉 梁彦 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第18期4265-4269,共5页

基于采样方法的滤波器在非线性滤波领域内得到了广泛应用。其共同特点是利用抽样粒子点模拟系统状态的概率分布,从而不受状态先验分布假设(如高斯假设)的约束,拥有更高的滤波精度和更广的应用范围。在确定性抽样意义下论述了几种现有的... 基于采样方法的滤波器在非线性滤波领域内得到了广泛应用。其共同特点是利用抽样粒子点模拟系统状态的概率分布,从而不受状态先验分布假设(如高斯假设)的约束,拥有更高的滤波精度和更广的应用范围。在确定性抽样意义下论述了几种现有的确定性采样滤波器,并对这几种滤波器在状态估计领域(滤波)的应用进行了精度和计算负荷分析。采用一维及多维算例验证了几种方法的估计精度。给出基于实际系统需求一般性评价和选用原则。 展开更多

关键词 非线性滤波器 UKF 高斯厄米特滤波器 中心差分滤波器 分离差分滤波器 估计 确定性采样

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基于不确定性采样的自训练代价敏感支持向量机研究 被引量：5

2

作者 江彤 唐明珠 阳春华 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期561-566,共6页

针对样本集中的类不平衡性和样本标注代价昂贵问题,提出基于不确定性采样的自训练代价敏感支持向量机。不确定性采样通过支持向量数据描述评价未标注样本的不确定性,对不确定性高的未标注样本进行标注,同时利用自训练方法训练代价敏感... 针对样本集中的类不平衡性和样本标注代价昂贵问题,提出基于不确定性采样的自训练代价敏感支持向量机。不确定性采样通过支持向量数据描述评价未标注样本的不确定性,对不确定性高的未标注样本进行标注,同时利用自训练方法训练代价敏感支持向量,代价敏感支持向量机利用代价参数和核参数对未标注样本进行预测。实验结果表明:该算法能有效地降低平均期望误分类代价,减少样本集中样本需要标注次数。 展开更多

关键词 主动学习 代价敏感支持向量机 自训练方法 不确定性采样 支持向量数据描述

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3种确定性采样非线性滤波算法的复杂度分析 被引量：25

3

作者 张召友 郝燕玲 吴旭 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期111-115,共5页

为考察非线性卡尔曼滤波在SINS/GPS组合导航中的实时性问题,对无迹卡尔曼滤波(UKF)、中心差分卡尔曼滤波(CDKF)和容积卡尔曼滤波(CKF)3种常用确定性采样非线性算法的实现复杂度进行了理论分析,并总结了实时性选择的依据.根据确定性采样... 为考察非线性卡尔曼滤波在SINS/GPS组合导航中的实时性问题,对无迹卡尔曼滤波(UKF)、中心差分卡尔曼滤波(CDKF)和容积卡尔曼滤波(CKF)3种常用确定性采样非线性算法的实现复杂度进行了理论分析,并总结了实时性选择的依据.根据确定性采样卡尔曼滤波的统一迭代步骤,以等效浮点操作数作为评价准则对3种算法进行了复杂度分析,导出了精确计算复杂度的表达式,并进一步对三者之间的差异进行了推导.将上述算法应用于SINS/GPS紧耦合导航中,并进行了蒙特卡罗仿真.结果表明:3种算法的精度一致,UKF复杂度最高,在状态维数高于量测维数的系统中CKF复杂度最低,但在高维量测系统中CDKF可望获得最小的硬件开销. 展开更多

关键词 确定性采样 非线性 卡尔曼滤波 复杂度 组合导航

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结构化道路下智能车时空联合轨迹规划方法

4

作者 胡杰 郑嘉辰 +3 位作者 周思龙 赵文龙 张志凌 姚茂嘉 《汽车工程》 北大核心 2025年第5期820-828,850,共10页

针对自动驾驶汽车所应用的时空分离轨迹规划方法易导致车辆灵活性不足,甚至无法在复杂工况下规划出可行轨迹,而现有时空联合轨迹规划方法难以满足结构化道路应用要求的问题,本文提出了一种基于动态规划与数值优化算法的时空联合规划方... 针对自动驾驶汽车所应用的时空分离轨迹规划方法易导致车辆灵活性不足,甚至无法在复杂工况下规划出可行轨迹,而现有时空联合轨迹规划方法难以满足结构化道路应用要求的问题,本文提出了一种基于动态规划与数值优化算法的时空联合规划方法。首先,在Frenet坐标系下使用动态规划算法生成时空耦合粗轨迹,过程中采用确定性采样法进行子节点拓展。然后,以粗轨迹为参考在笛卡尔坐标系下构建可行驶时空走廊,建立NMPC优化模型求解最终轨迹。最后,通过仿真验证算法有效性,结果表明,所提出的方法对结构化道路的适应性良好,相较于其他时空联合规划算法,能够更好地平衡通行效率、轨迹舒适性、算法实时性的要求。 展开更多

关键词 时空联合轨迹规划 动态规划 确定性采样 可行驶时空走廊 NMPC优化

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非线性最优滤波采样计算方法述评

5

作者 郭凌云 赵文丽 +1 位作者 丁国强 张志艳 《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》 CAS 2013年第5期78-84,共7页

基于贝叶斯估计理论基础,从减小最优滤波算法计算量、提高计算效率的角度综述了GaussHermite滤波、扩展Kalman滤波、Sigma点Kalman滤波算法中的确定性采样计算方法以及粒子滤波算法中随机样本点粒子计算方法,指出:针对粒子滤波算法中采... 基于贝叶斯估计理论基础,从减小最优滤波算法计算量、提高计算效率的角度综述了GaussHermite滤波、扩展Kalman滤波、Sigma点Kalman滤波算法中的确定性采样计算方法以及粒子滤波算法中随机样本点粒子计算方法,指出:针对粒子滤波算法中采样函数设计、重采样技术、高斯近似法与粒子滤波法的有效融合来设计研究新型高效高精度粒子最优滤波算法,将成为未来Bayesian最优滤波理论方法研究的重要领域和发展方向,而构建区间粒子最优滤波理论算法不失为粒子滤波理论算法研究的新思路. 展开更多

关键词 贝叶斯滤波 卡尔曼滤波 确定性采样 随机性采样 粒子滤波

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采样频率对直流线路行波保护的影响 被引量：15

6

作者 舒兵成 李海锋 +2 位作者 武霁阳 郑伟 王钢 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期91-95,共5页

结合直流线路行波保护原理及各判据的实现方法,利用云广±800 k V直流输电系统的PSCAD/EMTDC仿真模型,从采样数据不确定性、区内外故障区分度、暂态干扰等方面分析了不同采样频率对直流线路行波保护各种判据的影响,结果表明采样频... 结合直流线路行波保护原理及各判据的实现方法,利用云广±800 k V直流输电系统的PSCAD/EMTDC仿真模型,从采样数据不确定性、区内外故障区分度、暂态干扰等方面分析了不同采样频率对直流线路行波保护各种判据的影响,结果表明采样频率的变化主要会对直流线路行波保护中的电压变化率判据产生较大影响。最后从整体性能角度给出了直流线路行波保护采样频率选取的建议。 展开更多

关键词 电力系统保护 直流线路 行波保护 采样频率 采样数据不确定性 直流输电

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粒子滤波及其在航天器交会对接相对导航中的应用 被引量：5

7

作者 刘涛 解永春 胡海霞 《空间控制技术与应用》 2011年第6期19-27,共9页

在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将... 在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将其应用于所提出的改进高斯粒子滤波.将粒子滤波算法应用于交会对接相对导航问题,仿真结果表明,在多种测量噪声情况下,改进高斯粒子滤波较其他粒子滤波,能够在不过多损失估计精度的同时有效降低计算量.文中的研究成果为将粒子滤波应用于航天器导航问题提供了理论参考. 展开更多

关键词 粒子滤波 高斯粒子滤波 确定性采样滤波 交会对接 相对导航

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一种基于TCM主动学习的P2P流识别技术 被引量：1

8

作者 戴磊 云晓春 +1 位作者 张永铮 吴志刚 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期674-679,共6页

针对目前基于机器学习的流识别仍然存在着建立分类模型需要大量适用的训练数据,训练数据的标记需要依赖领域专家,因而导致工作量及难度过大和实用性不强的问题,采用主动学习技术提取少量高质量的训练样本进行建模,并结合支持向量机(SVM... 针对目前基于机器学习的流识别仍然存在着建立分类模型需要大量适用的训练数据,训练数据的标记需要依赖领域专家,因而导致工作量及难度过大和实用性不强的问题,采用主动学习技术提取少量高质量的训练样本进行建模,并结合支持向量机(SVM)分类算法提出了一种基于直推信任机(TCM)的样本筛选方法。实验结果表明,相对于已有的流识别方法,这种方法能够在仅依赖少量高质量训练样本的前提下,保证较高的召回率及较低的误报率,更适用于现实网络环境。 展开更多

关键词 支持向量机(SVM) 主动学习 直推信任机(TCM) 机器学习 不确定性采样

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一种基于SVM后验概率的网络流量识别方法

9

作者 刘三民 王彩霞 孙知信 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第17期171-173,共3页

为解决网络样本标注的难题,实现多种网络流量环境中的主动学习,提出一种基于支持向量机后验概率的网络流量识别方法。结合支持向量机输出和Sigmoid函数拟合样本所属类别后验概率,用其中较大的2类概率信息熵值衡量样本影响分,借助支持向... 为解决网络样本标注的难题,实现多种网络流量环境中的主动学习,提出一种基于支持向量机后验概率的网络流量识别方法。结合支持向量机输出和Sigmoid函数拟合样本所属类别后验概率,用其中较大的2类概率信息熵值衡量样本影响分,借助支持向量机和不确定性采样策略实现主动学习过程,形成流量识别模型。实验结果表明,该方法能取得较好的识别效果。 展开更多

关键词 流量识别 主动学习 支持向量机 熵 不确定性采样 后验概率

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GOS+MU:一种查询对象选择新方法

10

作者 陈念 唐振民 帅小应 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第4期42-45,58,共5页

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训... 在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。 展开更多

关键词 查询选择 不确定性采样 条件熵 全局最优搜索 采样阈值

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基于主动学习的工业互联网入侵检测研究 被引量：6

11

作者 沈也明 李贝贝 +1 位作者 刘晓洁 欧阳远凯 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2021年第1期80-87,共8页

针对工业互联网结构复杂和已知攻击样本少导致的入侵检测准确率低的问题,文章提出一种基于主动学习的入侵检测系统(Active Learning-based Intrusion Detection System,ALIDS)。该系统将专家标注引入到入侵检测过程中,将主动学习查询策... 针对工业互联网结构复杂和已知攻击样本少导致的入侵检测准确率低的问题,文章提出一种基于主动学习的入侵检测系统(Active Learning-based Intrusion Detection System,ALIDS)。该系统将专家标注引入到入侵检测过程中,将主动学习查询策略与LightGBM结合,解决了训练样本稀缺情况下入侵检测系统准确率低的问题。首先从工业互联网原始网络流和载荷中提取特征,通过最近邻方法对缺失数据进行填补;再通过不确定性采样,选择最有价值的训练样本交由人工专家标注;然后将已标注样本加入训练集,同时使用贝叶斯优化对LightGBM模型进行超参数优化;最后在数据集上进行二分类和多分类实验,验证了ALIDS对入侵检测的有效性。 展开更多

关键词 工业互联网 入侵检测 主动学习 不确定性采样 LightGBM

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