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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一种自适应确定性采样滤波方法 被引量：6

3

作者 刘涛 解永春 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2010年第6期673-680,共8页

对确定性采样滤波方法进行了改进,提出了一种自适应确定性采样滤波方法.首先,分别推导得到了平稳噪声情况下递推形式的噪声统计参数估计算法,以及三种针对非平稳噪声统计参数的估计算法;然后,将所得到的噪声统计参数估计算法与确定性采... 对确定性采样滤波方法进行了改进,提出了一种自适应确定性采样滤波方法.首先,分别推导得到了平稳噪声情况下递推形式的噪声统计参数估计算法,以及三种针对非平稳噪声统计参数的估计算法;然后,将所得到的噪声统计参数估计算法与确定性采样滤波方法相结合,得到自适应确定性采样滤波算法.仿真结果表明,当时变过程噪声统计参数未知时,利用本文所提出的自适应确定性采样滤波估计算法,仍然可以得到精度较高的估计结果. 展开更多

关键词 自适应滤波 确定性采样滤波 噪声

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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：24

4

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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基于确定性重采样的粒子滤波算法 被引量：1

5

作者 李晋惠 白朝政 《西安工业大学学报》 CAS 2012年第11期891-894,共4页

复杂背景下的运动目标跟踪往往要面对非线性非高斯问题,粒子滤波算法在非线性非高斯模型中的良好处理能力,使其得到广泛的应用.引入重采样方法(SIR)解决粒子退化问题的同时导致了样本枯竭.针对上述问题,文中提出了一种融合基本重采样方... 复杂背景下的运动目标跟踪往往要面对非线性非高斯问题,粒子滤波算法在非线性非高斯模型中的良好处理能力,使其得到广泛的应用.引入重采样方法(SIR)解决粒子退化问题的同时导致了样本枯竭.针对上述问题,文中提出了一种融合基本重采样方法和确定性重采样方法的新方法,能有效保持粒子的多样性.通过仿真实验表明,该方法能有效提高粒子滤波算法的准确性. 展开更多

关键词 目标跟踪 粒子滤波 确定性重采样 支持粒子

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基于确定性采样的不确定性分析 被引量：2

6

作者 杨文 田兆斐 陈广亮 《核动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第S01期42-45,共4页

采用确定性采样方法研究输入参数不确定性传播问题。使用计算流体力学(CFD)与基于模块化特征线法的三维中子物理计算程序(MOC)的耦合计算程序对5×5光棒区冷却剂通道进行计算分析,关注燃料包壳外表面最高温度的不确定性量化结果,并... 采用确定性采样方法研究输入参数不确定性传播问题。使用计算流体力学(CFD)与基于模块化特征线法的三维中子物理计算程序(MOC)的耦合计算程序对5×5光棒区冷却剂通道进行计算分析,关注燃料包壳外表面最高温度的不确定性量化结果,并分析了边界条件(冷却剂入口流速、冷却剂入口温度、系统压力、燃料区域功率、功率峰值因子)的不确定度对模拟结果的影响。通过理论分析和算例研究对比了确定性采样方法和广泛使用的拉丁超立方抽样方法的不确定性量化和敏感性分析结果。结果表明:在相同精度要求下,确定性采样能够大幅提高CFD/MOC耦合计算不确定性分析的效率。 展开更多

关键词 确定性采样 不确定性量化 敏感性分析

原文传递

非线性最优滤波采样计算方法述评

7

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：14

8

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

9

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

10

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

11

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

12

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：5

13

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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基于机会约束的微电网混合整数规划优化调度 被引量：6

14

作者 晏开封 张靖 +3 位作者 何宇 张英 刘影 李兴莘 《电力科学与工程》 2021年第2期17-24,共8页

为解决微电网短期及超短期优化调度问题,考虑微电网运行过程中不确定因素的影响。以最小化微电网运行成本为目标,综合考虑功率平衡、机会约束等约束条件,提出了一种基于机会约束的微电网混合整数规划优化调度模型。针对模型中机会约束... 为解决微电网短期及超短期优化调度问题,考虑微电网运行过程中不确定因素的影响。以最小化微电网运行成本为目标,综合考虑功率平衡、机会约束等约束条件,提出了一种基于机会约束的微电网混合整数规划优化调度模型。针对模型中机会约束确定性转化问题,采用基于采样的机会约束条件确定性转化方法,将机会约束变为混合整数线性约束。同时,为了提高计算速度,将目标函数中的非线性函数进行分段线性化。算例结果表明,基于机会约束的微电网混合整数规划优化调度模型具有较好的可行性和有效性。 展开更多

关键词 不确定因素 机会约束 采样确定性转化 分段线性化 混合整数线性规划

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基于FPGA的TMR电路跨时钟域同步技术 被引量：1

15

作者 赖晓敏 泮朋军 +2 位作者 罗唤霖 孙聪 朱新忠 《电子技术应用》 北大核心 2017年第1期32-34,38,共4页

三模冗余(TMR)电路中的跨时钟域信号可能会受到来自信号偏差和空间单粒子效应(SEE)的组合影响。通过建立数学模型,对这两个问题进行分析和量化。最后针对长脉宽和短脉宽源信号的不同情况,提出了相应的解决方案。

关键词 三模冗余 异步信号 信号偏差 组合效应影响 采样不确定性

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一种基于相关系数矩阵分解的非线性滤波方法 被引量：2

16

作者 丛源材 戴洪德 周绍磊 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期124-128,共5页

介绍了基于统计线性回归的确定采样型滤波器结构,回归点选取的差异是这一类滤波器的本质区别,针对确定性采样型滤波器在选取回归点过程中为获得协方差矩阵的平方根矩阵所采用的矩阵分解问题,通过对协方差矩阵的分析,提出将协方差矩阵分... 介绍了基于统计线性回归的确定采样型滤波器结构,回归点选取的差异是这一类滤波器的本质区别,针对确定性采样型滤波器在选取回归点过程中为获得协方差矩阵的平方根矩阵所采用的矩阵分解问题,通过对协方差矩阵的分析,提出将协方差矩阵分解为标准差对角矩阵和相关系数矩阵,采用对相关系数矩阵进行奇异值分解的方法来获得协方差矩阵的平方根矩阵,从而得到一种新的回归点选取方法.该方法消除了状态向量中量纲的影响,获得了更准确的回归点,从而可以提高滤波精度.最后,采用两个典型的非线性模型对新的非线性滤波方法进行了验证,通过仿真验证了该滤波方法的有效性. 展开更多

关键词 非线性滤波 统计线性回归 奇异值分解 相关系数矩阵 确定性采样

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