机动目标跟踪的多模型滤波理论与方法（MATLAB版）代码.rar

交互多模型算法 交互多模型算法

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针对工业控制过程中广泛存在系统参数突变的问题,将多模型切换的广义预测控制器引至动态优化策略下的分层式控制系统中,设计了基于动态优化的多模型广义预测控制器。该模型预测控制结构以获取最大经济效益为目标,上层结构对经济目标函数进行动态优化,得到使经济利益最大的关键变量设定值;下层结构中MPC层采用多模型广义预测控制器代替传统单模型广义预测控制器追踪上层得到的设定值,即采用多个固定模型和自适应模型并行辫识系统的动态特性,提高系统暂态性能和模型参数跳变时系统的调节能力;底层为PID控制器用于抑制过程中的扰动。通过仿

用于机动目标跟踪的交互式多模型算法完整实现程序

如今，网络欺凌已成为一项重要的社会挑战。 网络欺凌会影响一个人的心理和情感方式。 因此，需要设计一种方法来检测和防止社交网络中的网络欺凌。 大多数现有的网络欺凌方法仅涉及文本检测，很少有方法可用于分析视觉检测。 在这项拟议的工作中，将检测多模型网络欺凌，例如音频、视频、图像以及社交网络中的文本。 网络欺凌图像将使用计算机视觉算法进行检测，该算法包括图像相似性和光学字符识别 (OCR) 两种方法。 网络欺凌视频将使用镜头边界检测算法进行检测，其中视频将被分成帧并使用其中的各种方法进行分析。 提议的框架还支持识别社交网络中的网络欺凌音频。 最后，使用分类器将网络欺凌数据分为身体欺凌、社交欺凌和言语欺凌。

针对粒子滤波算法存在的粒子退化现象和重要性密度函数难以选取等问题，在研究交互式多模型滤波算法的基础上，设计一种基于随机加权自适应IMMUPF算法。首先，该算法在无迹粒子滤波的采样过程中融合了随机加权和交互式多模型滤波的优点，利用无迹卡尔曼滤波算法得到[k]时刻各模型估计最新量测信息的粒子；然后，对该组粒子进行输入交互作为各模型的输入，再经过模型匹配、重采样以及模型概率更新过程；最后，对各模型相对应的粒子进行输出交互，得到所有粒子的随机加权自适应和的表达式，循环更新粒子实现状态估计。将设计的算法应用于GPS/DR组合导航系统中进行仿真计算，结果表明，该算法计算得到的位置误差较UPF和IMMUPF有所减少，东向位置误差控制在[-8 m,+6 m]，北向位置误差控制在[-8 m,+8 m]，提高了GPS/DR组合导航系统定位的解算精度。

IMM 算法即交互多模型算法，其基本原理也是基于卡尔曼滤波算法的， IMM 算法的基本思想是：目标在空间中运动时，一般都具有不止一种运动状态，为了更加贴切地描述运动过程，将其中的每一种运动状态用不同的模型来描述， 其中每个运动模型对应一个单一的卡尔曼滤波过程，且这些单一的卡尔曼滤波在 整个系统中是独立存在互不影响的，在状态输出过程中，只需将不同的模型过程 加权，得到最后的输出滤波结果。

有效识别图像或视频中人物的不同群体, 是进行图像智能分析的重要环节, 归根结底是研究如何获取图像中的“有效特征”. 本文以卷积神经网络模型为基础模型, 提出多模型融合卷积神经网络的方法, 利用ImageNet训练得到的模型参与本文神经网络模型的权值初始化, 在有效节省时间和计算资源成本的前提下获取更多有效的特征. 实验结果证明, 本模型对于自然场景中的个体分类中成年男性、成年女性、儿童识别准确率可以保持在85%左右, 提高了人物群体分类的准确度和可靠度.

交互式多模型算法matlab程序，有ca和cv两个基本模型。