1) linear fusion model
线性融合模型
1.
The sensor noise is introduced into linear fusion model.
本文提出了一种新的基于小波变换的多传感器图像融合算法,在线性融合模型中引入了传感器噪声项,算法首先给出了基于期望融合图像局部方差最大的多传感器融合系数估计方法,然后利用多传感器图像和融合系数估计期望融合图像。
2) Fusion model
融合模型
1.
<Abstrcat>The effects of GPS signal errors on mobile robot positioning accuracy were studied and a fusion model by blending GPS and odometry data was presented.
分析了GPS信号的误差对移动机器人定位精度的影响,提出了GPS信号与测距法的融合模型。
2.
To solve this problem, a concept which combines GPS and mobile-communication-ne twork-based MPS was adopted, and the BP neural network was used, thus constructi ng a vehicle positioning fusion model of GPS and MPS positioning information.
针对常规的GPS定位方法在大城市中容易丢失信号的问题 ,提出采用GPS与基于移动通信网络的定位技术 (MPS)相结合的思路 ,利用反向传播 (BP)神经网络构造GPS与MPS定位信息的融合模型 ,并采用动量法和学习率自适应调整的策略来解决BP算法收敛速度慢和局部极小点的问题 。
3.
In this paper,according to the orbit parameters estmated from nonlinear fusion model,we present a method to assessing accuracy of orbit parameters,using Monte Carlo method,basing on separating model errors and think over its effecting on accuracy of orbit parameters.
针对处理测量数据的非线性融合模型所估计出的弹道参数 ,在分离出模型误差的基础上 ,考虑了模型误差和随机误差对弹道估计精度的影响 ,并利用MonteCarlo的方法评估经融合处理所得弹道的估计精
3) model merging
模型融合
1.
Native and non-native speech recognition based on acoustic model merging
基于模型融合的母语与非母语语音识别
2.
This paper presents an approach for modeling the CMM implementation process based on model merging mechanism.
提出了一种基于模型融合的CMM实施过程建模方法。
3.
In this paper, we propose a new model merging method which can cover both American and British accents to improve the performance of pronunciation scoring with smaller model size.
本文针对英语学习者存在的英美口音混杂现象,提出一种英美口音模型融合方法,提高发音质量评价性能,并压缩声学模型规模以适于嵌入式实现。
4) Linear image fusion
线性融合
6) multiple model fusion
多模型融合
1.
A multiple model fusion method for satellite orbit determination based on model probability was researched.
针对实际定轨系统中存在的不确定性和非线性性,提出了一种基于模型概率的多模型融合定轨方法。
补充资料:多元线性回归模型
分子式:
CAS号:
性质:假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1,x2,…,xm的线性函数,但表达其线性关系的系数是未知的,要根据输入输出的n次观察结果(c11,x21,…,xml,yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值,所得到的模型为多元线性回归模型。
CAS号:
性质:假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1,x2,…,xm的线性函数,但表达其线性关系的系数是未知的,要根据输入输出的n次观察结果(c11,x21,…,xml,yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值,所得到的模型为多元线性回归模型。
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