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运动目标轨迹分类与识别 总被引:1,自引:0,他引:1
运动目标轨迹识别是运动分析中的基本问题,其目的是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类.对轨迹有效性判断后采用K均值聚类,引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数,计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别,平均识别率较高,实验结果表明该方法是有效的. 相似文献
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提出了一种基于免疫粒子群优化算法的自抗扰大包线飞行控制器设计方法.针对传统的增益调参设计方法存在的工作量巨大与设计效率低的问题,利用自抗扰控制器进行大包线飞行控制器设计,并推导了适用于该方法的飞机非线性方程.由于自抗扰控制能够动态补偿对象模型的内扰和外扰,因此在很大的飞行区域内仅需一套控制器便可,从而避免了烦琐复杂的增益调参设计过程,并用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器具有优良的控制性能,并且控制器参数在较大的包线范围内不需要改变,从而简化了大包线飞行控制器设计. 相似文献
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应用蚁群算法(ACA)解决车辆巡回保障问题,建立了车辆巡回保障优化数学模型,对轨迹更新规则进行了重新设定,给出了算法的实现步骤。通过算例分析,将计算结果与遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)作了比较,对模型和算法的正确性、高效性和适用性进行了验证。实验结果表明,该算法可以快速、有效求得车辆巡回保障的优化解,得到车辆巡回保障过程中的较优方案。 相似文献
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为研究军车最优的效费比,提出了控制军车装备费用增长的有效途径——全寿命费用管理方法,并通过模糊动态层次分析法建立了分析决策模型,将定性与定量的分析有机结合起来研究军车全寿命费用的变化趋势,有利于提高军车装备的可靠性和决策的科学性,具有较好的应用价值。 相似文献
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