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tri-state

  • HMM(Hidden Markov Model)

    HMM(Hidden Markov Model),狀態數目N=3,觀察符號數目M=2,時間長度T=3。 (a) Probability Evaluation: 給定狀態轉換機率A、狀態符號觀察機率B、和起始機率 ,求觀察序列 出現的機率。 (b) Optimal State Sequence: 給定狀態轉換機率A、狀態符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ,求一個狀態序列 使得O出現的機率最大。 (c) Parameter Estimation: 給定狀態轉換機率A、狀態符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ,求新的A、B、 ,使得O出現的機率最大。

    标签: Hidden Markov Model HMM

    上传时间: 2014-08-28

    上传用户:heart520beat

  • county, random population coordinates were generated using the complete spatial randomness (CSR) fun

    county, random population coordinates were generated using the complete spatial randomness (CSR) function in S-PLUS. Then, the background information was attached to each individual county based on the county?s distribution for the class of interest. Finally, all counties were merged into a single dataset that describes the whole state

    标签: coordinates population randomness generated

    上传时间: 2014-01-18

    上传用户:hn891122

  • this demo is to show you how to implement a generic SIR (a.k.a. particle, bootstrap, Monte Carlo) fi

    this demo is to show you how to implement a generic SIR (a.k.a. particle, bootstrap, Monte Carlo) filter to estimate the hidden states of a nonlinear, non-Gaussian state space model.

    标签: a.k.a. bootstrap implement particle

    上传时间: 2014-11-10

    上传用户:caozhizhi

  • The software implements particle filtering and Rao Blackwellised particle filtering for conditionall

    The software implements particle filtering and Rao Blackwellised particle filtering for conditionally Gaussian Models. The RB algorithm can be interpreted as an efficient stochastic mixture of Kalman filters. The software also includes efficient state-of-the-art resampling routines. These are generic and suitable for any application.

    标签: filtering particle Blackwellised conditionall

    上传时间: 2013-12-17

    上传用户:zsjzc

  • 一些数据库的实例。共12章。如第八章: 第8章数据库环境的建立 1. 用MISDBA用户登录MISDB数据库。 2. 在ISQL中

    一些数据库的实例。共12章。如第八章: 第8章数据库环境的建立 1. 用MISDBA用户登录MISDB数据库。 2. 在ISQL中,输入第8章提供的SQL语句;或者根据表8-1至表8-4在SQL Explorer中自行创建数据表。 3. 根据表8-5至表8-7设置初始数据,另外需要在PERSON数据表中设置一个具有培训管理系统管理权限的用户(ID=’PXC’,PASSWD=’PASSWORD’,AUTHORITY=’6’,STATE=’F’)和用于外派培训的用户(ID=’PXCOUT’,NAME=’外派培训’)。 4. 修改Admin源程序中的数据库连接属性,并且重新编译training.exe。 5. 修改Client源程序中数据库连接属性,并且重新生成html文件和cab文件,然后将这两个文件拷贝到web服务器指定目录中。

    标签: MISDBA MISDB ISQL 数据库

    上传时间: 2014-01-09

    上传用户:zxc23456789

  • 1. 用SYSDBA登录服务器

    1. 用SYSDBA登录服务器,并且创建一个MISDBA用户,密码为PASSWORD。 2. 用SYSDBA用户创建MISDB数据库(可直接注册使用光盘提供的MISDB.GDB)。 3. 用MISDBA用户登录MISDB数据库。 4. 在ISQL中,依次输入第5章的数据表创建SQL语句;或者根据表5-1至表5-7自行创建数据表。 5. 在SQL Explorer中创建MISDB数据库连接。 6. 用MISDBA用户登录,并且输入原始数据。除了表5-8至表5-11的内容,还需要根据需要设置部门(DEPARTMENT)、职务(JOB)和人事科登录用户(ID=’RSK’,PASSWD=’RSK’,AUTHORITY=’3’,STATE=’F’)。 7. 修改源程序中的数据库连接组件参数。

    标签: SYSDBA 服务器

    上传时间: 2013-12-16

    上传用户:缥缈

  • 1. 在IBConsole中添加两个用户LOGIN和MATER

    1. 在IBConsole中添加两个用户LOGIN和MATER,密码均为PASSWORD。 2. 用MISDBA用户登录MISDB数据库。 3. 在ISQL中,输入第9章提供的SQL语句;或者根据表9-1至表9-8在SQL Explorer中自行创建数据表。数据库创建后需要分配LOGIN和MATER用户的访问权限。 4. 根据表9-9和表9-10设置初始数据,另外需要在PERSON数据表中设置一个用于登录系统的用户(ID=’MAT’,PASSWD=’PASSWORD’,AUTHORITY=’7’,STATE=’F’),同时在PART表中添加ID为’0000000000’的零件,名称为“。 5. 除了修改数据库连接的属性,还需要修改数据模块中LOGIN方法的相关用户密码。

    标签: IBConsole LOGIN MATER 用户

    上传时间: 2014-08-06

    上传用户:xiaohuanhuan

  • 这是一个非常简单的遗传算法源代码

    这是一个非常简单的遗传算法源代码,是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的,Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。

    标签: 算法 源代码

    上传时间: 2014-12-05

    上传用户:aa17807091

  • ReBEL is a Matlabtoolkit of functions and scripts, designed to facilitate sequential Bayesian infer

    ReBEL is a Matlabtoolkit of functions and scripts, designed to facilitate sequential Bayesian inference (estimation) in general state space models. This software consolidates research on new methods for recursive Bayesian estimation and Kalman filtering by Rudolph van der Merwe and Eric A. Wan. The code is developed and maintained by Rudolph van der Merwe at the OGI School of Science & Engineering at OHSU (Oregon Health & Science University).

    标签: Matlabtoolkit facilitate sequential functions

    上传时间: 2015-08-31

    上传用户:皇族传媒

  • Knowledge of the process noise covariance matrix is essential for the application of Kalman filteri

    Knowledge of the process noise covariance matrix is essential for the application of Kalman filtering. However, it is usually a difficult task to obtain an explicit expression of for large time varying systems. This paper looks at an adaptive Kalman filter method for dynamic harmonic state estimation and harmonic injection tracking.

    标签: application covariance Knowledge essential

    上传时间: 2014-01-19

    上传用户:litianchu