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信息处理与融合中递推算法研究

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现代信息处理、信息融合中存在着大量的优化问题,如通讯、控制、信号处理、多源信息融合、数据挖掘、人工智能、生物遗传信息处理、金融分析、智能决策支持系统等等.其显著特点是信息量大,要求处理的准确率高、速度快、可靠性强,因而研究求解这些优化问题的高效、精确且稳定的计算方法至关重要.对于存储量和计算量相对固定、计算复杂度低、稳定性高的递推算法,由于计算装置实现上的方便而在信息处理、融合的许多领域中广泛运用.论文研究了信息处理与融合中具有广泛而重要应用的某些递推算法,获得如下几方面研究成果:1.给出一般条件下几种常用最小二乘估计精确初始化的递推公式.2.给出最好线性无偏估计一个新的解析表达式.3.给出一般条件下分布式多传感器最优估计融合的计算简单的算法.4.研究了协方差矩阵广义逆的平方根分解问题.

周杰

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信息处理 信息融合 递推算法 Moore-Penrose广义逆 广义Gauss-Markov模型 最小二乘估计 最好线性无偏估计 平方根分解

博士

概率论与数理统计

朱允民

2003

四川大学

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