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单模型多传感器多尺度交互式数据综合估计算法被引量：3: 2000年; 将小波分析理论中的多尺度分析思想与传统Kalman滤波、多尺度数据融合算法相结合 ,提出了单模型多传感器多尺度交互式数据综合估计新算法 ,并通过计算机的仿真结果 ,对此算法进行了定性分析 ;用标准差对此进行了定量分析 ,从而说明了该算法的有效性 .; 冯秀芳侯玉华文成林

多分辨率图像基于分步式滤波的融合算法: 2008年; 在多个传感器对同一个目标场景获得多个分辨率是非整数倍关系的图像的情况下,该文提出了基于分步式图像滤波的融合算法。首先利用小波多尺度分解变换获取相应的低频子图像,并将图像间分辨率的关系从非整数倍转化到整数倍。然后采用分块建模方法,以卡尔曼滤波器为工具,对图像进行分步式融合估计,从而获得目标场景基于多个观测图像的融合结果。最后用仿真实验验证新算法的可行性与有效性。; 郑雯雯文成林; 关键词：小波分解

单传感器单模型动态系统多尺度分解与估计新算法被引量：14: 2002年; 本文将基于模型的动态系统分析方法与具有统计特性的多尺度信号变换方法相结合 ,基于某一尺度上给定的单传感器单模型动态系统 ,建立起一个新的多尺度动态模型 .基于建立的多尺度模型和标准Kalman滤波 ,提出一个能同时对随机信号进行多尺度分解与多尺度估计的新算法 .获得比仅在原始尺度上进行Kalman滤波好的处理效果 ,应用MonteCarlo仿真验证了算法的有效性 .; 文成林金锋周东华; 关键词：动态系统随机信号 KALMAN滤波小波变换信号处理

An Improved Multi-scale Estimation Method of Signal: 2000年; In this paper an improved multi_scale estimation method of signal is gaven.The detail signals on each scale are further more decomposed with wavelet transform.The subdetail signals and subsmoothing signals are processed with different threshold respectively. The smoothing signals on the coarsest scale are processed with Kalman fitering and reconstructed with the detail signal on each scale.At last the signal estimate value on the original scale is obtained.; 胡长流文成林

基于Gap度量下的工业化工数据预处理的分类方法: 本发明公开了一种基于Gap度量下的工业化工数据预处理的分类方法。本发明的核心思想是将从工业化工系统采集到的Wine数据集构造成多维变量系统矩阵。然后通过Gap度量算法投影到黎曼球上，计算每个样本距离样本中心的Gap度量。...; 鲍中新文成林姚博

基于分数阶傅里叶变换的特征提取SVM故障诊断方法: 本发明公开了一种基于分数阶傅里叶变换的特征提取SVM故障诊断方法。本发明中分数阶傅里叶变换的计算过程是通过对系统的输入值在不同阶次的分数阶傅里叶域呈现出不同能量聚集性的特点，通过选择合适的阶次和分数阶域聚集位置，在分数阶...; 吴灏文成林张俊锋; 文献传递

基于异步多传感器采样量测的最优状态融合估计被引量：4: 2010年; 针对一类异步多传感器采样系统,在对量测方程形式统一描述的基础上,给出以采样量测顺序为基准的序贯滤波算法的基本思想;为了避免现有右同步提升技术所可能引发的系统非因果这一重要问题,选择将融合周期内所有异步采样量测进行左同步提升,并发展了一种集中式最优状态融合估计算法,同时从理论上严格证明了基于左、右同步提升技术的融合估计算法在精度上的等价性;将三种融合估计算法对两个多速率采样系统进行仿真比较,在验证三种算法估计精度相同的同时,还对三种算法计算代价进行了分析和比较.相关结论对异步多传感器各最优状态估计融合算法的实际应用具有一定指导意义.; 邱爱兵文成林姜斌; 关键词：异步多传感器数据融合 KALMAN滤波器

一种自由运动移动多传感器配置及多目标跟踪算法: 本发明涉及一种自由移动多传感器配置及多目标跟踪方法，针对多目标跟踪中自由移动多传感器配置问题，本发明提出了一种基于线性规划自由移动传感器的选择配置算法，该方法以最小化传感器使用费用，目标失检率和目标跟踪精度三者的总和为准...; 刘伟峰朱书军文成林孙耀崔海龙; 文献传递

一种数据驱动的多故障诊断方法研究被引量：7: 2008年; 结合统计建模与物理建模的指定元分析(DCA)有效地避免了主元分析的模式复合问题,从而能用来进行多故障诊断。针对非正交指定模式的处理问题,基于模式分组思想给出一种逐步DCA多故障诊断法,把常见变化模式分为几个正交模式组,然后关于各组指定模式,分别对所得观测数据阵或上一步DCA所得残差矩阵做DCA,逐步诊断各组中的故障是否发生。针对包含6种共存故障的观测数据的仿真研究表明,逐步DCA多故障诊断算法可有效地进行多故障诊断,且无需人为解释诊断结果的物理意义。; 周福娜汤天浩文成林; 关键词：多故障 DCA 故障诊断

基于变量相关性分析的LSTM网络多步预测被引量：2: 2020年; 为了提高光伏发电的有效预测长度和精度,提出了一种基于变量相关性分析的改进LSTM网络多步预测方法。首先,利用R/S分析法计算各变量的赫斯特指数,剔除本身不具有相关性的变量,再采用灰色关联法计算各变量与发电量的关联度,进一步剔除与光伏发电量关联度小的变量;然后,对变量数据进行归一化预处理,构建改进LSTM网络对光伏发电量进行多步预测;最后,通过光伏发电量多步预测仿真图和均方误差结果,证明了基于变量相关性分析的改进LSTM网络多步预测的有效性。; 沈平旭文成林孙晓辉赵兵; 关键词：光伏发电多步预测

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文成林