1) optimum weight stacking
最优加权叠加
2) 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。
3) best weighting
最优加权
1.
This paper brings forward combining these 3 prediction methods after best weighting method,forming a combination prediction method which has the respective advantage of the 3 methods.
提出了最优加权组合预测方法,其精度更高,更适用于对形变监测数据要求高的场合。
4) optimum weighted stacking
优化加权叠加
5) optimal weighted method
最优加权法
1.
Aiming at solving the problems in various single traditional forecasting methods,a combined forecasting model based on optimal weighted method was put forward.
根据珠江三角洲天河水文站的水位预测要求,运用最优加权法建立了多元线性回归、灰色系统GM(1,1)和BP神经网络的组合模型。
6) weighted stacking
加权叠加
1.
The method combines the advantages of weighted stacking and adaptive weighted stacking.
针对加权叠加方法中存在的模型道建立不够准确,及自适应加权叠加中存在计算量过大的问题,提出了将这两种方法的优点结合起来建立模型道的方法--横向滑动寻优建立模型道法。
2.
On the basis of extensive absorbing the advance technology inside and outside, the theory of generalized linear inversion AVO and non-linear AVO inversion and weighted stacking technology were discussed detailed to the characteristic of heterogeneous reservoir.
在本文的研究中，AVO方法技术与地震资料处理及解释研究得到了紧密地结合，在广泛吸取国内外AVO油气检测先进技术的基础上，针对非均质气藏特点的需要，文章详细论述了广义线性AVO反演方法和非线性AVO反演方法、AVO反演中的加权叠加技术的方法原理，并对上述方法分别进行了详细的模型的正演和反演的研究。
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
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