摘要: 引入一个离散控制的系统,可以用一个线性随机微分方程来描述: X(k) = A X(k 1) + B U(k) +W(k) 再加上系统的观测方程: Z(k) = H X(k) + V(k) 其中,X(k)是k时刻的系统状态,U(k)是k时刻对系统的控制量,A和B是系统的参数,Z(k)是k时刻的测量值。 阅读全文
posted @ 2017-07-17 21:57 三门曾经 阅读(180) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 马尔科夫随机场(MRF)模型是一种描述图形结构的概率模型,是一种较好的描述纹理的方法。它是建立在MRF模型和Bayes估计的基础上,按照统计决策和估计理论中的最优准则确定问题的解。其突出的特点是通过适当定义的邻域系统引入结构信息,提供了一种一般用来表达空间上相关随机变量之间相互作用的模型,由此所生成 阅读全文
posted @ 2017-07-17 20:32 三门曾经 阅读(2890) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 完整的数据分析流程 定义研究问题 定义理想数据集 确定能够获取什么数据 清理数据 2. 变量的类型: 数值变量(可进行加减乘除运算):连续(可在给定区间取任意数值)、离散(给定集合内不连续取值) 分类变量(取值空间有限,不能进行运算):有序(顺序有意义)、无序(不可比较) 1. 数值变量特征和 阅读全文
posted @ 2017-07-17 11:17 三门曾经 阅读(3514) 评论(1) 推荐(0) 编辑