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2025-02-10 发布于广东
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基于深度学习的联合等式状态约束辨识与递推滤波

基于深度学习的联合等式状态约束辨识与递推滤波（1）．．．．．．．．．．3

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

本文主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、深度学习理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

深度学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

（1）卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

（2）循环神经网络等．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

深度学习优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

三、联合等式状态约束辨识技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

联合等式状态约束概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

基于深度学习的辨识模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

约束条件的确定与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

四、递推滤波技术及其应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

递推滤波理论概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

常见的递推滤波算法介绍及应用场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

基于深度学习的递推滤波模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

五、基于深度学习的联合等式状态约束辨识与递推滤波实现．．．．．．25

系统框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

数据集及实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

模型训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

六、案例分析与应用实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

基于深度学习的联合等式状态约束辨识与递推滤波（2）．．．．．．．．．33

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

1.3研究问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

约束辨识与递推滤波机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

2.1约束条件表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

2.2重点状态特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

2.3归一化联合状态约束．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

2.4线性递推滤波网络设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

深度学习框架构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.1模型总体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.2输入特征处理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

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