1) combined estimation
合并估计
1.
To raise the accuracy in the drawing both the statistical comparison and the method of combined estimation of the standard Curve were approached the condition of repeateddetermination.
给出了在制作ＤＮＡ标准曲线过程中，系统误差的检验方法；为提高标准曲线的制作精度，探讨了重复测定条件下，标准曲线的统计比较与合并估计方法。
2) Merger Assessment
合并评估
3) Estimation Fusion
估计融合
1.
Estimation Fusion of Integrated Navigation Based on Simple Convex Combination;
基于简单凸联合的组合导航估计融合方法
2.
Application of Decision Fusion for Sensor Data Quantization in Estimation Fusion and Decision Fusion with Fading Channels;
决策融合在估计融合传感器量化问题中的应用及衰减信道下的决策融合问题
3.
The adaptive Kalman filter is used to track a maneuvering target under the system of the distributed estimation fusion.
针对多传感器分布式估计融合系统,利用这种自适应技术给出了一种自适应Kalman滤波的融合方法,它具有与中心式相近的跟踪性能。
4) joint estimation
联合估计
1.
Multi-fault diagnosis method based on a joint estimation of states and fault parameters;
一种基于故障参数与状态联合估计的多故障诊断方法
2.
Narrowband interference suppression filter in DSSS based on joint estimation;
基于联合估计的扩频通信窄带干扰抑制滤波器
3.
A GMSK s timing & carrier phase joint estimation algorithm suitable for software radio.;
一种适合软件无线电的GMSK时钟和载波相位联合估计算法
6) fusion estimation
融合估计
1.
By combining the strong tracking filtering theory with data fusion estimation approaches, we put forward a new fusion estimation algorithm of multi sensor based on strong tracking filter.
将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合估计方法相结合 ,提出基于强跟踪滤波器的多传感器数据融合估计新算法。
2.
By combining the model_based multiscale analysis with multisensor data fusion techniques, based on a state model given at a certain scale and multisensor distributing dynamic models, we proposed a new algorithm on multiscale fusion estimation.
将信号的多尺度分析方法与多传感器数据融合技术相结合 ,基于某一尺度上给定的状态模型和在不同尺度上拥有不同采样率的多传感器分布式动态系统 ,提出了一种新的基于Kalman滤波的多尺度融合估计算法 ;在最细尺度上获得了基于全局信息的融合估计值 ;计算机仿真验证了算法的有效性 。
3.
By combining the strong tracking filtering theory with data fusion estimation technology,a new joint state and parameter estimation algorithm of multisensor based on strong tracking filter is proposed.
本文将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合技术相结合 ,提出基于强跟踪滤波器的多传感器状态与参数联合估计新算法 ;对拥有相同采样率的分布式多传感器单模型非线性动态系统 ,应用强跟踪滤波器 ,得到目标状态基于全局信息融合估计结果 ,并利用计算机仿真结果对算法的有效性进行了验证 ;这些工作初步解决了Kalman滤波中由于模型的不确定性而造成估计误差值偏大情况下的状态融合估计问题 ,从而丰富和发展了多源信息融合理
补充资料：合并财务状况变动表（consolidatedstatementofchangesinfinancialpoition）合并财务状况变动表（consolidatedstatementofchangesinfinancialpoition）
以资金来源和运用说明企业集团在某一时期内财务状况变动情况的动态报表。合并财务状况变动表与个别财务状况变动表在内容和结构上基本相同。所不同的是它在个别财务状况变动表的基础上增设了三个反映少数股东权益的变动对企业集团整体财务状况变动影响的项目，包括少数股东损益、少数股东资本增加人合并范围的，在合并财务状况变动表中还应增设“外币会计报表折算差额”项目，用于反映外币报表折算为人民币表述的会计报表时所产生的差额。
合并财务状况变动表根据合并资产负债表、合并利润表、合并利润分配表以及其他补充资料编制。其编制的程序与原理和个别财务状况变动表一样，其编制方法也分为间接法和直接法两种（见“间接法”和“直接法”）。对于少数股东权益的变动，应按照如下方法作特殊处理。
（1）本期少股东损益应当归为流动资金来源（或抵消流动资金来源项目），其数额在“流动资金来源”中“固定资产折旧”项目之前，以“少数股东损益”项目单独反映。因为在合并损益表中，本期少数股东利润（损失）列为合并净利润（损失）的减项，但并没有动用（增加）流动资金。相反，其性质与母公司的净利润（损失）相同，应作为流动资金来源的增加（减少）。
（2）少数股东本期增加对子公司的投资，应列为流动资金来源，增加数在“其他来源”中“资本净增加额”项目之后，以“少数股东资本增加额”项目单独反映。因为少数股东增加对子公司的投资，说明资金流入的子公司，从企业集团来看也增加了资金资源。
（3）子公司分配给少数股东的利润，应当作为资金运用处理，其分配的数额在“流动资金运用”中“利润分配”与“其他运用”之间，以“少数股东利润分配”项目单独反映。由于合并利润分配表反映的是母公司利润分配情况，不包括子公司的利润分配情况，从整个企业集团来看，子公司分配给少数股东的利润与母公司分配给股东的利润，性质完全相同，属于资金运用。
合并财务状况变动表根据合并资产负债表、合并利润表、合并利润分配表以及其他补充资料编制。其编制的程序与原理和个别财务状况变动表一样，其编制方法也分为间接法和直接法两种（见“间接法”和“直接法”）。对于少数股东权益的变动，应按照如下方法作特殊处理。
（1）本期少股东损益应当归为流动资金来源（或抵消流动资金来源项目），其数额在“流动资金来源”中“固定资产折旧”项目之前，以“少数股东损益”项目单独反映。因为在合并损益表中，本期少数股东利润（损失）列为合并净利润（损失）的减项，但并没有动用（增加）流动资金。相反，其性质与母公司的净利润（损失）相同，应作为流动资金来源的增加（减少）。
（2）少数股东本期增加对子公司的投资，应列为流动资金来源，增加数在“其他来源”中“资本净增加额”项目之后，以“少数股东资本增加额”项目单独反映。因为少数股东增加对子公司的投资，说明资金流入的子公司，从企业集团来看也增加了资金资源。
（3）子公司分配给少数股东的利润，应当作为资金运用处理，其分配的数额在“流动资金运用”中“利润分配”与“其他运用”之间，以“少数股东利润分配”项目单独反映。由于合并利润分配表反映的是母公司利润分配情况，不包括子公司的利润分配情况，从整个企业集团来看，子公司分配给少数股东的利润与母公司分配给股东的利润，性质完全相同，属于资金运用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条