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支持向量机与卡尔曼滤波算法在组合导航中的应用研究
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支持向量机与卡尔曼滤波算法在组合导航中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-9页
ABSTRACT第9-13页
第一章 绪论第13-17页
　　· 课题研究的目的和意义第13-14页
　　· 国内外研究现状及发展趋势第14-15页
　　　　· 支持向量机研究现状及发展趋势第14-15页
　　　　· 卡尔曼滤波与GPS/INS组合导航发展现状及发展趋势第15页
　　· 论文的主要内容第15-17页
第二章 统计学理论和支持向量机第17-32页
　　· 统计学习理论第17-21页
　　　　· 学习过程的一致性第17-18页
　　　　· 函数集的学习性能和VC维第18-19页
　　　　· 推广性的界第19-20页
　　　　· 结构风险最小化第20-21页
　　· 支持向量机基本理论第21-32页
　　　　· 线性可分支持向量机第21-24页
　　　　· 线性不可分支持向量机第24-25页
　　　　· 非线性支持向量机第25-27页
　　　　· KKT条件第27-29页
　　　　· 支持向量回归第29-32页
第三章 卡尔曼滤波与GPS/INS组合导航系统概述第32-38页
　　· 卡尔曼滤波第32-36页
　　　　· 随机线性离散卡尔曼滤波第32-35页
　　　　· 扩展卡尔曼滤波第35-36页
　　· GPS/INS组合导航系统第36-38页
第四章 新型重采样支持向量机算法在不平衡数据问题中的应用第38-47页
　　· 不平衡数据集研究第38-39页
　　· 基于新型重采样支持向量机算法第39-42页
　　　　· 基于差分演化思想的过采样方法第39-40页
　　　　· 基于聚类的数据清理方法第40-41页
　　　　· 新型重采样支持向量机算法描述第41-42页
　　· 新型重采样支持向量机算法应用第42-46页
　　　　· 对比实验第42-43页
　　　　· 评价标准第43-44页
　　　　· 标准数据集UCI实验第44-46页
　　· 本章小结第46-47页
第五章 支持向量回归自适应卡尔曼滤波在车载GPS/INS组合导航中应用第47-56页
　　· 卡尔曼滤波优化相关工作第47-48页
　　· 支持向量回归自适应卡尔曼滤波设计第48-50页
　　· 支持向量回归自适应卡尔曼滤波应用第50-55页
　　　　· 实验环境和数据集第50-51页
　　　　· 实验算法参数设置与评价标准第51-52页
　　　　· 实验结果与分析第52-55页
　　· 本章小结第55-56页
第六章 总结第56-58页
　　· 完成的工作第56-57页
　　· 存在的不足第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-62 页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。
 
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