2) optimum weighted stacking
优化加权叠加
3) fuzzy weighted optimum
模糊加权优化
4) attributes optimization and weight
参数优化与加权
5) direct weight optimization
直接加权优化
6) optimal weight
最优加权
1.
For the difficulty of determining the reliability of each sensor and low precision of observed data,a new fusion method based on supporting matrix and optimal weight is presented.
针对当前多传感器融合过程中,各传感器可靠度估计困难和观测值融合精度低的问题,文中提出一种基于支持度矩阵的最优加权多传感器融合方法,首先建立各传感器之间的相互支持度矩阵,然后对综合支持度高的传感器进行最优加权融合。
2.
Through training and simulating,by means of MATLAB and compared with optimal weight filter method,BP neural network provides better accuracy in retraining white noise.
多传感器含噪声的输出信号序列和目标真值作为样本,用于网络训练,用检验样本对训练后的网络进行检验,并与最优加权滤波方法比较,MATLAB 下的仿真结果表明:BP 网络用于多传感器系统滤波降噪有明显效果。
3.
Through training and simulating,by means of MATLAB and compared with optimal weight filter method,BP neural network provides better accuracy in restraining white noise.
多传感器含噪声的输出信号序列和目标真值作为样本,用于网络训练,用检验样本对训练后的网络进行检验,并与最优加权以及最优加权与递推最小二乘法相结合的滤波方法比较。
补充资料：因侵害姓名权、肖像权、名誉权、荣誉权产生的索赔权
因侵害姓名权、肖像权、名誉权、荣誉权产生的索赔权：公民、法人的姓名权、名称权，名誉权、荣誉权、受到侵害的有权要求停止侵害，恢复名誉，消除影响，赔礼道歉，并可以要求赔偿损失。
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