针对局部线性嵌入算法(Local Linear Embedding,LLE)短路、离群点影响大和结构信息缺乏等问题,提出基于Kernel Rank-order距离的重构权重局部线性嵌入算法(Reconstruction weight Local Linear Embedding algorithm based on Kernel Ran...针对局部线性嵌入算法(Local Linear Embedding,LLE)短路、离群点影响大和结构信息缺乏等问题,提出基于Kernel Rank-order距离的重构权重局部线性嵌入算法(Reconstruction weight Local Linear Embedding algorithm based on Kernel Rank-order distance,KRLLE)。用核函数将样本点映射到高维使其更加线性可分,进而获得较好的近邻点集;计算重构权重系数进而得到加权重构权重,重构权重系数根据两点间相关性越大对重构贡献越大的特性来减小离群点的影响,并利用两点间的欧氏距离与测地线距离之比有效地将短路点排除在外;根据加权重构权重得到低维嵌入坐标。在ORL、Yale人脸库和MNIST手写体数据库上的实验表明,KRLLE对离群点具有更好的鲁棒性并且由于增加了结构信息,识别率得到了提高。展开更多
针对某型MEMS陀螺随机误差较大、精度不高的问题,通过时间序列分析法,建立自回归滑动平均ARMA(AutoRegressive and Moving Average)模型,采用ARMA(2,1)模型将预处理后的MEMS陀螺随机误差进行建模。设计基于ARMA模型的经典Kalman滤波器...针对某型MEMS陀螺随机误差较大、精度不高的问题,通过时间序列分析法,建立自回归滑动平均ARMA(AutoRegressive and Moving Average)模型,采用ARMA(2,1)模型将预处理后的MEMS陀螺随机误差进行建模。设计基于ARMA模型的经典Kalman滤波器。静态试验和恒定速率试验结果表明在经典Kalman滤波器作用下,静态试验下其均值与均方差下降32.62%和66.31%;恒定速率试验下,其均值有明显的降低,其均方差减小了一个数量级。针对经典Kalman滤波器不能解决振动试验中大振幅时滤波发散问题,提出一种新的自适应Kalman滤波法,通过寻找合适的标定因子s解决滤波发散问题。振动试验结果表明,当振幅为100°时,滤波后的均值和均方差分别下降8.25%和8.36%。展开更多
文摘针对局部线性嵌入算法(Local Linear Embedding,LLE)短路、离群点影响大和结构信息缺乏等问题,提出基于Kernel Rank-order距离的重构权重局部线性嵌入算法(Reconstruction weight Local Linear Embedding algorithm based on Kernel Rank-order distance,KRLLE)。用核函数将样本点映射到高维使其更加线性可分,进而获得较好的近邻点集;计算重构权重系数进而得到加权重构权重,重构权重系数根据两点间相关性越大对重构贡献越大的特性来减小离群点的影响,并利用两点间的欧氏距离与测地线距离之比有效地将短路点排除在外;根据加权重构权重得到低维嵌入坐标。在ORL、Yale人脸库和MNIST手写体数据库上的实验表明,KRLLE对离群点具有更好的鲁棒性并且由于增加了结构信息,识别率得到了提高。
文摘针对某型MEMS陀螺随机误差较大、精度不高的问题,通过时间序列分析法,建立自回归滑动平均ARMA(AutoRegressive and Moving Average)模型,采用ARMA(2,1)模型将预处理后的MEMS陀螺随机误差进行建模。设计基于ARMA模型的经典Kalman滤波器。静态试验和恒定速率试验结果表明在经典Kalman滤波器作用下,静态试验下其均值与均方差下降32.62%和66.31%;恒定速率试验下,其均值有明显的降低,其均方差减小了一个数量级。针对经典Kalman滤波器不能解决振动试验中大振幅时滤波发散问题,提出一种新的自适应Kalman滤波法,通过寻找合适的标定因子s解决滤波发散问题。振动试验结果表明,当振幅为100°时,滤波后的均值和均方差分别下降8.25%和8.36%。
