BLE-入门与提高教程

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1 绪论 11.1 人工神经网络的研究背景和意义 11.2 神经网络的发展与研究现状 21.3 神经网络的研究内容和目前存在的问题 31.4 神经网络的应用 42 神经网络结构及BP神经网络 42.1 神经元与网络结构 42.2 BP神经网络及其原理 72.3 BP神经网络的主要功能 92.4 BP网络的优点以及局限性 93 BP神经网络在实例中的应用 103.1 基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数 103.2 BP网络在函数逼近中的应用 123.3 BP网络在样本含量估计中的应用 174 结束语 23

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标准粒子滤波算法存在的最大问题是粒子退化,针对这一问题,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法将无迹卡尔曼滤波算法(UKF)、混合遗传模拟退火算法和基本粒子滤波算法相结合,运用无迹卡尔曼滤波算法获得重要性函数,提高了粒子的使用效率;运用混合遗传模拟退火算法的进化思想,提高了粒子的多样性.仿真结果表明,新算法很好地解决了基本粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提高了系统的滤波精度和稳定性(在信噪比为16 dB时,精度提高80%以上),较好地抑制了噪声的干扰.

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