分布式网络化系统信息融合 刘莉；周文举；张小峰；陶强 9787302507819 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
分布式网络化系统由于受到通信带宽等因素的制约，降低系统的性能。首先，提出了基于活动轮廓模型的多相双曲线图像分割方法，用于提高图像分割的精度。其次，研究具有鲁棒性的数据集分类方法，降低分类过程中参数不确定性的影响。第三，提出加权融合重组新息和误差互协方差实现信息交互。进而，提出基于估计的线性时滞补偿策略，重组带有时间戳的测量序列。*后，仿真结果验证了所提方案有效性，进而提高系统的可靠性和定位精度
¥36.25定价：¥74.90 (4.84折)
分布式网络化系统信息融合 从理论到模型，带你领略分布式网络化系统的融合机制
本书针对复杂大规模网络化系统中的分布式信息感知和测量问题，研究分布式感知信息在传输过程中受到通信约束的融合策略。其中具体研究分布式系统中通过视觉测量实现空间定位方法，由视觉传感器获取的图像信息转换成为状态信息，考虑通过传感器测量得到的信息在网络通信过程中受到不确定因素的干扰，对分布式测量系统建模，采用分布式信息融合方法降低通信约束对信息的影响，进而实现系统状态的*估计，提高估计精度，从而实现提高测量精度的目标。*终将提出的方法用于空间目标的定位问题中
¥30.40定价：¥39.00 (7.8折)
分布式网络化系统信息融合 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
分布式网络化系统由于受到通信带宽等因素的制约，降低系统的性能。首先，提出了基于活动轮廓模型的多相双曲线图像分割方法，用于提高图像分割的精度。其次，研究具有鲁棒性的数据集分类方法，降低分类过程中参数不确定性的影响。第三，提出加权融合重组新息和误差互协方差实现信息交互。进而，提出基于估计的线性时滞补偿策略，重组带有时间戳的测量序列。*后，仿真结果验证了所提方案有效性，进而提高系统的可靠性和定位精度
¥36.25定价：¥73.90 (4.91折)
