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基于非参数密度估计点样本分析建模的应用研究
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基于非参数密度估计点样本分析建模的应用研究
论文目录
 
摘要第13-16 页
ABSTRACT第16-20 页
缩略词注释表第20-21 页
第一章 绪论第21-34 页
　　· 非参数密度估计点样本分析建模第21-26 页
　　　　· 点样本信息表达第21-22 页
　　　　· 非参数密度估计点样本分析建模问题的提出第22-25 页
　　　　· 常用的非参数概率密度估计方法简介第25-26 页
　　· 基于非参数密度估计点样本分析建模的应用研究第26-31 页
　　　　· 非参数密度估计点样本分析建模应用研究现状第26-29 页
　　　　· 本文应用问题的提出及主要工作第29-30 页
　　　　· 本文的研究目的第30-31 页
　　· 本文的研究思路与章节安排第31-34 页
　　　　· 研究思路第31-32 页
　　　　· 章节安排第32-34 页
第二章 非参数密度估计理论研究第34-53 页
　　· 参数密度估计简介第34-35 页
　　· 非参数密度估计理论第35-51 页
　　　　· 密度估计量的基本性质第36-37 页
　　　　· 非参数密度估计通用表达式第37-38 页
　　　　· 直方图密度估计第38-41 页
　　　　　　· 直方图密度估计的定义第38-39 页
　　　　　　· 影响直方图密度估计的因素第39-40 页
　　　　　　· 直方图密度估计的优缺点第40-41 页
　　　　· 核密度估计第41-50 页
　　　　　　· 核密度估计的定义第41-43 页
　　　　　　· 多变量核密度估计第43-44 页
　　　　　　· 影响核密度估计的因素第44-49 页
　　　　　　· 核密度估计的渐近收敛特性第49-50 页
　　　　· 其他密度估计方法第50-51 页
　　· 参数vs.非参数第51-52 页
　　· 本章小结第52-53 页
第三章 基于直方图密度估计建模的运动目标跟踪第53-76 页
　　· 预备知识及问题的提出第53-57 页
　　　　· 预备知识第53-55 页
　　　　· 问题的提出第55-57 页
　　· 卡尔曼滤波目标位置预测第57-59 页
　　· 基于核直方图建模、BFGS拟牛顿最优化的目标二次定位第59-67 页
　　　　· 核直方图密度估计建模与特征空间的选择第59-62 页
　　　　· 定位目标函数构建第62-63 页
　　　　· 基于BFGS拟牛顿公式的目标二次定位第63-67 页
　　　　　　· BFGS拟牛顿最优化方法第63-65 页
　　　　　　· 基于BFGS拟牛顿公式的目标定位第65-67 页
　　· 基于局部直方图匹配全局融合策略的目标位置校正第67-73 页
　　　　· 进行位置校正的原因第67-68 页
　　　　· 局部直方图匹配全局融合位置校正第68-73 页
　　　　　　· 候选匹配点的筛选第69-70 页
　　　　　　· 基于子块匹配的位置校正第70-73 页
　　· 实验分析第73-74 页
　　· 本章小结第74-76 页
第四章 基于核密度相似性测度的立体匹配第76-100 页
　　· 立体匹配概述第76-81 页
　　　　· 立体匹配原理第76-77 页
　　　　· 立体匹配约束条件第77-79 页
　　　　· 立体匹配方法分析第79-81 页
　　· 匹配基元的核密度相似性测度第81-88 页
　　　　· 差值匹配点样本第82-83 页
　　　　· 基于DMPS核密度估计的相似性测度第83-88 页
　　　　　　· 核密度相似性测度的定义第83-84 页
　　　　　　· 特征空间的选择第84 页
　　　　　　· 核函数的选择第84-85 页
　　　　　　· 性能分析第85-88 页
　　· 立体匹配的马尔科夫随机场模型第88-90 页
　　· MRF全局能量函数构建第90-91 页
　　· 基于改进置信度传播算法的视差推断第91-95 页
　　　　· 置信度传播算法第91-93 页
　　　　· 基于改进置信度传播算法的全局能量最小化第93-95 页
　　· 实验分析第95-99 页
　　· 本章小结第99-100 页
第五章 基于核密度估计距离点样本建模的移动机器人自定位第100-122 页
　　· 基于激光扫描仪的移动机器人自定位第100-105 页
　　　　· 激光扫描点样本及机器人位姿表示第100-101 页
　　　　· 基于激光扫描仪的移动机器人自定位概述第101-102 页
　　　　· 激光扫描数据对配准第102-105 页
　　· 基于核密度估计的距离点样本建模第105-108 页
　　　　· 激光扫描点样本预处理第105-106 页
　　　　· 激光扫描距离点样本核密度估计建模第106-108 页
　　· 激光扫描数据对配准第108-112 页
　　　　· 基于核密度相关的配准代价函数构建第108-110 页
　　　　· 基于代价函数最小化的旋转平移量求解第110-112 页
　　· 基于快速高斯变换的算法加速第112-116 页
　　　　· 快速高斯变换理论第112-115 页
　　　　· 快速高斯变换的实现第115-116 页
　　· 全局坐标系中机器人位姿的确定第116-117 页
　　· 实验分析第117-120 页
　　　　· 算法可行性分析第117-119 页
　　　　· 算法实用性分析第119-120 页
　　· 本章小结第120-122 页
第六章 结论与展望第122-125 页
　　· 结论第122-124 页
　　· 工作展望第124-125 页
参考文献第125-135 页
致谢第135-136 页
攻读博士学位期间完成的论文及参加的科研项目第136-138 页
学位论文评阅及答辩情况表第138-139 页
附录第139-147 页

本篇论文共147页，点击这进入下载页面。
 
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