期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于AEKF和Mahony滤波融合的姿态解算方法
1
作者 吴英 张燚鑫 +2 位作者 彭慧 宋睿敏 刘宇 《压电与声光》 北大核心 2025年第3期500-507,共8页
为了解决低成本惯性测量单元数据精度受限、噪声大和漂移严重的问题,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波与Mahony滤波融合的姿态解算方法。该方法通过Mahony滤波实时估算姿态,利用AEKF动态调整过程噪声和量测噪声,优化姿态估算结果。... 为了解决低成本惯性测量单元数据精度受限、噪声大和漂移严重的问题,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波与Mahony滤波融合的姿态解算方法。该方法通过Mahony滤波实时估算姿态,利用AEKF动态调整过程噪声和量测噪声,优化姿态估算结果。通过静态实验、姿态精度实验和实际场景实验验证了算法的有效性。实验结果表明,融合算法在俯仰角、横滚角和航向角的精度上优于基于EKF和Mahony滤波融合算法,实际场景闭环误差减少了52.8%。该方法能有效抑制噪声和漂移,提高姿态解算精度,为复杂环境下的高精度姿态解算提供了可靠的解决方案。 展开更多
关键词 惯性测量单元 惯性导航系统 自适应扩展卡尔曼滤波 互补滤波 姿态解算
在线阅读 下载PDF
基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的铝电解电流效率预测模型
2
作者 方小燕 姚立忠 +2 位作者 罗海军 张玉泽 易军 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第3期579-589,共11页
针对铝电解过程强干扰和强时变导致模型精确度和稳定性不佳的难题,本文提出一种基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的建模方法.该方法首先构建一种双层无迹卡尔曼滤波神经网络模型,以提高模型对扰动系统的稳定性.具体为:使用双层无... 针对铝电解过程强干扰和强时变导致模型精确度和稳定性不佳的难题,本文提出一种基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的建模方法.该方法首先构建一种双层无迹卡尔曼滤波神经网络模型,以提高模型对扰动系统的稳定性.具体为:使用双层无迹卡尔曼滤波在线更新神经网络的权值和阈值;然后,在双层无迹卡尔曼滤波神经网络的状态变量均方误差中引入约束调节参数;同时,采用梯度下降法自适应调整比例调节参数,将其均方误差约束至较小的范围内,以此来削弱滤波递归计算过程中误差累积对模型的影响;最后,通过铝电解电流效率预测,验证了本文所提方法具有较高的精确度和稳定性. 展开更多
关键词 铝电解 自适应建模 双层无迹卡尔曼滤波 人工神经网络 电流效率
在线阅读 下载PDF
基于掩码自编码器的苹果叶片病害检测方法研究
3
作者 陈承源 王玉琦 +3 位作者 袁梦茹 程云芬 杨凯 韩东杰 《农业与技术》 2025年第20期39-45,共7页
随着全球农业生产规模的扩大,苹果叶片病害的及时检测对提高果品质量和产量至关重要。传统方法依赖人工观察,效率低且易受人为因素影响。为此,本研究提出了一种基于掩码自编码器(MAE)的两阶段病害检测方法,通过自监督学习和迁移学习提... 随着全球农业生产规模的扩大,苹果叶片病害的及时检测对提高果品质量和产量至关重要。传统方法依赖人工观察,效率低且易受人为因素影响。为此,本研究提出了一种基于掩码自编码器(MAE)的两阶段病害检测方法,通过自监督学习和迁移学习提升检测性能。预训练阶段利用无标签数据提取深层特征,微调阶段将预训练的MAE编码器参数迁移到视觉变换器(ViT)模型中,并在带标签数据集上进行微调。实验结果表明,基于MAE预训练的ViT模型准确率可达到98.42%,较无预训练模型提升5.07%。消融实验显示,50%的掩码比例在特征学习与重建损失之间实现了最佳平衡。本研究验证了自监督学习与ViT模型结合在苹果叶片病害检测中的有效性,为智慧农业提供了高效、精准的病害识别方案。 展开更多
关键词 病害检测 掩码自编码器 视觉变换器 迁移学习
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部