一级倒立摆状态空间建模，离散化，Matlab仿真，添加高斯噪声并采用卡尔曼滤波去噪
2022-05-08 19:03:45
271KB
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1.钢板表面划伤数据集
2.钢板表面孔洞数据集
3.钢板表面焊缝数据集
4.该数据集由铝型材数据集和德国DAGM数据集混合制作，铝型材数据集有10个类别，选择上述三类，德国DAGM数据集也有10个类别，选取其中上述三个类别。
5.部分标签文件手工标注
6.共4282张jpg图片和其对应的4282个xml格式的标签
7.经过整理，直接可以用
8.由于文件有1.67G所以分两次上传
9.第一部分
2022-05-01 12:06:05
754.93MB
1.钢板表面划伤数据集
2.钢板表面孔洞数据集
3.钢板表面焊缝数据集
4.该数据集由铝型材数据集和德国DAGM数据集混合制作，铝型材数据集有10个类别，选择上述三类，德国DAGM数据集也有10个类别，选取其中上述三个类别。
5.部分标签文件手工标注
6.共4282张jpg图片和其对应的4282个xml格式的标签
7.经过整理，直接可以用
8.由于文件有1.67G所以分两次上传
9.第二部分
2022-05-01 12:06:04
964.31MB
首先对样本数据运用径向基函数的方法进行理想化插值处理,找到输人输出数据之间的函数关系 t=h(x),在考虑高斯噪声干扰的情形下,构造新的能量函数,并使其收敛到稳定态,从而反推出精确插值函数 t=y(x);由似然函数变形构造得到误差平方和函数E**作为误差分析函数,结果表明:E**的最小值点(或极小值点)即为似然函数的最大值点(或极大值点),所采用的噪声数据插值处理使得神经网络的整体误差最小。
2022-04-26 12:18:02
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