首页--数理科学和化学论文--概率论与数理统计论文--数理统计论文--贝叶斯统计论文

粒子滤波算法在贝叶斯动态模型中的应用

声明第1页
AFFIRMATION第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-9页
1 绪论第9-13页
   ·贝叶斯学派与古典统计学派第9-10页
   ·贝叶斯动态模型发展简述及问题的提出第10-12页
   ·论文的主要内容第12-13页
2 非线性贝叶斯动态模型及其随机模拟算法第13-19页
   ·非线性贝叶斯动态模型第13-14页
   ·随机模拟方法简介第14-19页
3 粒子滤波算法及其在贝叶斯动态模型中的应用第19-32页
   ·引言第19-20页
   ·粒子滤波算法主要思想第20-21页
   ·粒子滤波算法在贝叶斯模型中的应用第21-32页
4 改进的粒子滤波算法第32-41页
   ·粒子滤波退化问题第32页
   ·几种改进的粒子滤波算法第32-36页
   ·其它有关的粒子滤波算法第36-39页
   ·本章小结第39-41页
5 帝尔尼和卡登近似在一类非线性动态模型中的应用第41-45页
   ·帝尔尼和卡登近似第41-43页
   ·帝尔尼和卡登近似在状态方程非线性动态模型中的应用第43-45页
致谢第45-46页
参考文献第46-49页
中文详细摘要第49-62页

论文共62页,点击 下载论文
上一篇:中学物理多媒体教学与学习效率的探究
下一篇:高职高专学生在轮机英语学习中的错误研究及教学应对策略