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面向時空序列變形數據的高斯過程智能分析方法 版權信息
- ISBN：9787564651923
- 條形碼：9787564651923 ; 978-7-5646-5192-3
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
面向時空序列變形數據的高斯過程智能分析方法 內容簡介
多傳感器集成系統獲取的數據主要有反映變形位移的幾何數據、觸發變形的物理量以及外界環境因素，呈現出高精度、實時、動態和連續的特點。與其他監測系統相比，這類監測系統的時空采樣率大大提高，逐漸累積形成多源時空序列大數據集，蘊藏著豐富的變形信息,而傳統的變形分析方法無法在線實時分析數據，不能滿足這類監測系統的需求。本書面向多源時空序列數據集，將高斯過程智能機器學習和現代測量數據處理進行學科交叉融合，就變形監測數據中的異常值提取、監測數據時空插值、變形智能分析和預測、變形區域局部穩定性分析等相關理論方法展開論述，并結合工程監測案例進行分析研究。本書可供從事變形監測、環境災害監測、機器學習等相關學科的科研人員、高校教師和研究生參考。
面向時空序列變形數據的高斯過程智能分析方法 目錄
第1章 緒論
1.1 概述
1.2 變形監測的主要內容
1.3 本書內容及結構
第2章 變形監測數據可靠性分析
2.1 概述
2.2 多維異常數據的定位和估值
2.3 FSE用于測量機器人觀測數據可靠性分析
2.4 FSE用于坐標系統轉換參數可靠性求解
2.5 本章小結
第3章 高斯過程基礎理論和方法
3.1 概述
3.2 隨機過程與高斯過程
3.3 高斯過程回歸與分類
3.4 協方差函數及超參數求解
3.5 本章小結
第4章 面向時空序列數據的GP時空插值方法
4.1 概述
……
1.1 概述
1.2 變形監測的主要內容
1.3 本書內容及結構
第2章 變形監測數據可靠性分析
2.1 概述
2.2 多維異常數據的定位和估值
2.3 FSE用于測量機器人觀測數據可靠性分析
2.4 FSE用于坐標系統轉換參數可靠性求解
2.5 本章小結
第3章 高斯過程基礎理論和方法
3.1 概述
3.2 隨機過程與高斯過程
3.3 高斯過程回歸與分類
3.4 協方差函數及超參數求解
3.5 本章小結
第4章 面向時空序列數據的GP時空插值方法
4.1 概述
……
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