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NIT-SN3-N4
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NIT-Pro
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Semsupervised-learning
- 这是一篇关于半监督的论文,半监督学习问题广泛存在于现实世界中, 已经成为目前机器学习和模式识别领域中的一个研究热点. 文章 综述了半监督学习问题的基本思想、研究现状、常用算法及其一些应用领域, 分析了目前存在的主要困难, 并指出需进一步研究的几个问题.-Sem-i supervised learning has been w idely used in the w orld and become a hot topic in the
微惯性测量单元的误差整机标定和补偿
- 提出了微惯性测量单元( MIMU) 在高动态、高过载复杂应用条件下的误差整机标定和补偿方法。首先, 建立了高动态, 高过载复杂应用条件下MIMU 的误差模型, 该模型包括了结构误差, 传感器安装误差和MEMS 惯性传感器在复杂条件对精度影响较大的误差项, 指零位温度漂移、互耦误差、刻度因子非线性和微陀螺加速度效应误差; 根据模型提出了整机标定补偿方法, 该方法可以标定MIMU 的63 个误差系数, 并且不需要对单个传感器进行标定。然后,