为解决当前瓦斯涌出量预测过程中存在的因影响因素过多、预测指标与瓦斯涌出量之间非线性关系及其自身时变性等特点而导致预测精度降低的问题,采用SPSS因子分析法对瓦斯涌出量影响因素进行分析降维,将得到的预测指标由构建的BP神经网络与卡尔曼滤波相结合的瓦斯涌出量预测模型进行预测。研究结果表明:采用因子分析的方法能够有效筛选瓦斯涌出量影响因素,并得到了预测指标,降低了预测模型预算复杂度;经过BP神经网络与卡尔曼滤波耦合瓦斯涌出量预测模型,其预测精度明显高于直接采用神经网络模型预测的结果,预测性能明显改善,其平均误差仅为2.75%,表明所采取的瓦斯涌出量预测方法是可行和有效的。

本资源是本人呕心沥血之作，希望对做BOM的同仁有所帮助。 所有的机种的BOM可以保存在一个SQL数据库表中 数据结构超简单： 记录号（自动生成）； 父件号； 子件号； 数量 核心技术： 在SQL Server中产生一个临时工作表，当BOM全部搜索完毕后删除此临时工作表. BOM使用MSFlexGrid显示出来

很全的 卡尔曼 算法 matlab仿真程度 代码集，包含基本卡尔曼，扩展卡尔曼、无味卡尔曼，以及相应误差对比分析，及在各个项目中的应用实例，是本人珍藏的代码集，有兴趣可以与我交流，本人研究粒子滤波的目标跟踪，我还分享了，几个粒子滤波的代码，可以有助于大家对理论的学习，谢谢。

1、例如，原始二维数组为，逆向存放后变为。试建立一个类REVARR，完成上述工作。 具体要求如下： （1）私有数据成员 int a[M][N]：初始化时存放原始二维数组，最终存放逆向存放后的二维数组。 （2）公有成员函数 REVARR(int x[M][N])：构造函数，用形参x初始化数据成员a。 void reverse()：按题目要求处理二维数组。 void print()：按二维数组方式输出a数组值。 （3）在主函数中完成对该类的测试。在程序的开头，定义符号常数M和N的值分别为3和4，表示数组的行数和列数。在主函数中定义数组int data[M][N]，其初值如上。定义一个REVARR类

主要介绍了麻将游戏算法深入解析及实现代码的相关资料,需要的朋友可以参考下

近日在做一个解析XML的小程序，因为服务器是PHP4的，XML解析函数只能用SAX方式的xml_parser来解析了。

非常适合初学者 里面主要是进行了粒子滤波 卡尔曼滤波的比较 以及进行了均方差的性能比较 希望对大家有点小帮助

在机动目标的运动跟踪中,为了减小搜索区域,需要对下一时刻目标位置进行预测。本文以医疗康复领域中基于视频的运动分析为背景,针对二维平面中静止背景的运动目标提出一种基于数据融合的预测跟踪方法。首先采用多项式拟合算法和基于当前模型的改进卡尔曼滤波算法分别对运动目标进行位置预测,然后采用数据融合的方法得到最终的预测结果。最后用计算机仿真和实验对所提出的预测算法进行了验证,结果表明本文算法与多项式拟合和卡尔曼滤波算法相比,预测误差更小,跟踪精度更高。

在 Excel 中可进行的操作，你几乎都可以在网页中做到，如拖动复制、Ctrl+C 、Ctrl+V 等等。 　　另外在浏览器支持方面，它支持以下的浏览器 IE7+, FF, Chrome, Safari, Opera。 如何使用：     首先在页面中引入 jQuery 框架和 Handsontable 插件的相关 JS 和 CSS 文件，以下列出的两个是必要的，还有其它的是可选的，如果需要某个功能时就（参看demo）加上。 代码如下:    [removed][removed]    <script src=”jquery.handsontable.f