一种非线性降维算法在组合预测模型中的应用

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可以弥补时间序列模型在单步预测方面的不足。实验证明，该算法能保证在运动目标跟踪过程中的准确性和鲁
棒性。
关键词：局部线性嵌入降维算法；时间序列模型；反向传播神经网络；多步预测
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）５１６ —４０１３９（０１０ —９１０
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重点研究了如何利用该算法对目标跟踪过程中的模板进行预测更新。由于单步预测方法在运动目标发生部分或全部遮挡时无法保证跟踪的准确性，一步将时间序列模型与Ｂ进Ｐ网络相结合实现跟踪目标的多步预测，而从
模型中的应用
吴孟俊，刘建平，牛玉刚
（．东理工大学信息科学与工程学院，上海２０３１华０２７；２河北省石家庄职工大学，石家庄００４）．５０１摘要：针对视频序列维数高、间相关性大、动轨迹复杂的特点，ＬＥ非线性降维算法用于视频处理，帧运将Ｌ并
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．５１４ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．００．０ｓ１
Ａｐｌｃｔｏｆｎｎｉｅｒｄｍｅｓｏａｅｕｔｎｐｉａｉｎｏｏｌｎａｉｎｉｎｌｒｄｃｉｏａｇｒｔｍｎｃｍｂｎｔｎｐｅｉｔｅｍｏｅｌｏｉｈｉｏｉａｉｒｄｃｉｄｌｏｖ
第２８卷第５期
２１０１年５月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｓｃｏ
Ｖ０．８Ｎｏ５１２．
Ｍａ０１ｖ２１
一
种非线性降维算法在组合预测
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