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基于时间序列图预测的长期视觉惯性SLAM
基于时间序列图预测的长期视觉惯性SLAM
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基于DTW的长期直觉模糊时间序列预测模型
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针对现有直觉模糊时间序列模型中直觉模糊关系组和确定性转换规则过度依赖训练数据规模的问题,提出一种基于动态时间弯曲(DTW,dynamic time warping)距离的长期直觉模糊时间序列预测模型。通过直觉模糊C均值(IFCM,intuitionistic fuzzy C mean)聚类构建直觉模糊时间序列片段库,动态更新和维护规则库,减少系统复杂度。提出基于DTW距离的直觉模糊时间序列片段相似
FATS-2.0:在时域天文学中,从望远镜收集的数据通常以光曲线的形式表示。 这些是时间序列,显示对象在一段时间内的亮度变化(有关视觉表示,请参见下面的视频)。 根据光曲线的可变性特征,天体可以分为不同的组(类星体,长期变量,Eclipse双星等),因此可以独立地进行深入研究。 为了表征这种可变性,一些现有方法使用机器学习算法,这些算法基于光曲线特征来做出决策。 功能(以下工作的主题)是旨在描述和区分不同可变性类别的数字描述符。 它们可以从基本的统计量度(例如均值或标准差)到复杂的时间序列特征(例如自相关
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基于线性模型跟随的风力发电功率解祸控制非平稳时间序列分析与长期预测 (2008年)
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提出了利用小波变换和均生函数周期外推组合模式进行时间序列长期预测的方法.基于小波多分辨率分 析理论,非平稳时间序列被分解为多个相对简单的准周期信号,信号的趋势项、周期项和随机项被分离出来.然后 采用均生函数周期外推预报模式对这些准周期信号进行预报,此方法能有效的提高预报长度,并能获得较高的建模 及预报精度.仿真采用两个典型实例进行验证,结果表明了方法的正确性和有效性.
okvis:OKVIS:打开基于关键帧的视觉惯性SLAM
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自述文件{#mainpage} 欢迎使用OKVIS:打开基于关键帧的视觉惯性SLAM。 这是作者[1]和[3]的实现,在[2]中有更多结果。 [1] Stefan Leutenegger,Simon Lynen,Michael Bosse,Roland Siegwart和Paul Timothy Furgale。 使用非线性优化的基于关键帧的视觉惯性里程表。 国际机器人研究杂志,2015年。
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基于关键帧的视觉惯性SLAM算法1
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摘要I第 1 章 绪论 11.1 选题背景及意义 11.2 SLAM 技术的研究现状 31.3 本文主要工作及结构安排 5第 2 章 视觉惯性 SLAM 算法相
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基于矢量量化的长期直觉模糊时间序列预测 (2014年)
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通过引入滑动窗口机制和矢量量化技术,较好地解决了直觉模糊规则零匹配的问题,准确反映了不确定时序系统数据的分布特性,提高了复杂环境下时间序列长期趋势预测的精度,扩展了直觉模糊时间序列预测理论的应用范围。最后通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。
基于VMD循环随机跳跃状态网络的时间序列长期预测
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基于极地模糊信息粒子的时间序列长期波动的新预测模型
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