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Location based services using geographical information systems - 2007 - Sadoun, Al-Bayari

Location based services using geographical information systems - 2007 - Sadoun, Al-Bayari
Location based services using geographical information systems - 2007 - Sadoun, Al-Bayari

Location based services using geographical information systems

Balqies Sadoun *,Omar Al-Bayari

Surveying and Geomatics Engineering Department,Al-Balqa’Applied University,Al-Salt,Jordan

Available online 27June 2007

Abstract

One of the most obvious technologies behind Location Based Services (LBS)is positioning,with the most widely recognized system being the Global Positioning System (GPS).There are,however,other means of positioning in addition to GPS.These other technologies are network based positioning and typically rely on various means of triangulation of the signal from cell sites serving a mobile phone.In addition,the serving cell site can be used as a ?x for location of the user.

More and more organizations have started to apply location-based services over Wireless LANs to enable improvements to appli-cations.Generally,a LBS keeps track of the position of users on the network as they roam through the facility.A central system collects and integrates this position information to drive additional functions that identify the position of users in relation to the facility and pertinent areas,such as information on hospitals and medical centers,booths,emergency centers,stores,police stations,gas stations,etc.

LBSs o?er personalized services to the subscribers based on their current position using Global Navigation Satellite System (GNSS),Geographic Information System (GIS)and Wireless Communications and Networking technologies.LBSs o?er modern world the tool for e?cient management and continuous control.More and more people involve LBS in their industry and day-to-day life to better achieve their goals.

In this paper,we present a review of LBS using Geographical Information Systems and two applications that we developed.These are auto-matic vehicle location,which can provide better management and control for a moving ?eet of vehicles and police tra?c information system.ó2007Elsevier B.V.All rights reserved.

Keywords:Location based service (LBS);Geographic information system (GIS);Global navigation satellite system (GNSS);Global positioning system (GPS)and Wireless networks (WNs);Wireless communications (WCs)

1.Introduction

The increasing demand for commercial LBS has driven scientists to focus on more accurate positioning solutions.LBS employs accurate,real-time positioning to connect users to points of interest and advises them of the current conditions,such as tra?c and weather conditions,or pro-vides routing and tracking information using wireless devices.It is important to integrate the mobile computing technology and the GIS technology in order to meet the needs of LBS,which is considered one of the most promis-ing applications of GIS.The location of the caller could be determined by other position determination techniques.

These include Cell-ID,Enhanced Observed Time Di?er-ence (E-OTD),Observed Timed Di?erence of Arrival (OTDOA),Wireless Assisted GNSS (A-GNSS)and hybrid technologies (combining A-GNSS with other standard technologies).Cell-ID is used for positioning purposes,but it is not accurate.In the following,we will present an introduction on the LBS,its combination with GIS and WC,and some of our recent related work [1–4].

LBS systems aim at improving user-friendly info-mobil-ity services for position determination by combining wire-less communications (WCs),GNSS and GIS based on mobile client/server architecture [1].Location determina-tion may be based on GNSS Technologies (mainly location intelligence is stored within terminal GPS),or on Network Technologies that exploit the cellular infrastructure to obtain geo-location information (Wireless Technology).Positioning techniques based on the use of a GNSS/GIS

0140-3664/$-see front matter ó2007Elsevier B.V.All rights reserved.doi:10.1016/https://www.doczj.com/doc/8816208987.html,com.2007.05.059

*

Corresponding author.

E-mail addresses:balqiessadoun@https://www.doczj.com/doc/8816208987.html, (B.Sadoun),obayari@https://www.doczj.com/doc/8816208987.html,.jo (O.Al-Bayari).

https://www.doczj.com/doc/8816208987.html,/locate/comcom

Available online at https://www.doczj.com/doc/8816208987.html,

Computer Communications 30(2007)

3154–3160

and cellular network infrastructure are progressing at an impressive pace.

GNSS receivers determine the position,precise time and velocity in the coordinate reference system.Then saves these data in the National Marine Electronics Association format(NMEA)to be transmitted to the control center via wireless communication means or downloaded directly via serial ports,such as RS-232,USB2.0,etc.

GNSS is the technical interoperability and compatibility between various satellite navigation systems which are the modernized GPS,Galileo and GLONASS to be used glob-ally by the public and the industry with no regard to the nationality of each system in order to promote the safety and convenience of life[2,3].GNSS means the compatibil-ity and interoperability of the three main satellite technol-ogies:GPS,GLONASS and Galileo.At the time of writing this paper,the only complete Global Navigation Satellite System(GNSS)is basically the GPS system and most of the existing worldwide related applications are based on the GPS system/technology.The GNSS technology will become clearer after the operation of European Galileo and the reconstruction of Russian GLONASS by the end of2008.

GNSS applications in all?elds will play a key role,mov-ing its use from the transportation domain to multimodal use,outdoors and indoors.It is expected that GNSS will increase signi?cantly the precision in position domain[4]. The combined and competitive bene?ts of GPS and Galileo will result in major improvements in navigation,timing, accuracy and related applications and services[5].To real-ize these bene?ts,Galileo receivers must be made available to enable the commercial exploitation and market penetra-tion of the Galileo system and services.These should be based on?exible system design principles and equally?ex-ible implementation.

Precise positioning using GNSS technology is limited by the availability of satellite signals in speci?c locations.

With Galileo system,more satellites have been added to the current GPS and GLONASS systems,users will have the possibility to track a large number of the total75avail-able satellites.

2.GNSS positioning technique

The basic concept of point position depends on the trila-teration between the receiver and satellite.Range measure-ments from four satellites are needed to determine the four unknown X,Y,Z and receiver clock o?set(D d).The ana-lytical solution for receiver A and four satellites could be written as[6]:

R1 A etT?

??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

eX1etTàX AT2teY1etTàY AT2teZ1etTàZ AT2

q

tcáD d

R2 A etT?

??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

eX2etTàX AT2teY2etTàY AT2teZ2etTàZ AT2

q

tcáD d

R2 A etT?

??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

eX3etTàX AT2teY3etTàY AT2teZ3etTàZ AT2

q

tcáD d

R4 A etT?

??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

eX4etTàX AT4teY4etTàY AT2teZ4etTàZ AT2

q

tcáD d

The range R is measured by the receiver and the coordi-

nates of satellite are extracted from the navigation message.

The unknowns in the above equation are X,Y,Z and the

clock error D d.In case of observing more than four satel-

lites,the least square adjustment is performed to estimate

the unknowns.

Hence,coordinates of the receiver and time o?set could

be obtained directly in real time with one epoch measure-

ment.Due to un-modeled errors in pseudo range,such as

ionosphere,troposphere and orbital errors,the accuracy

level of absolute positioning is within10m[7].

The basic concept of LBS network-based techniques is

to calculate the time di?erence between the transmitted

and received signal.

Then multiply the calculated time di?erence by the

velocity of light to obtain the distance.

To calculate the caller location(x,y),we need two equa-

tions.If we have more than three Towers(Base Stations),

the position will be more precise and least square computa-

tion is needed[8].

f ieXT?ces iàsTà

????????????????????????????????????????

ex iàxT2tey iàyT2

q

The most common non-GNSS solutions for mobile posi-

tioning are:(i)Cell-ID(taking into consideration cell size

and timing advance),(ii)TOA(Time of Arrival),(iii)Angle

of Arrival(AOA)and(iv)Enhanced Observed Time Di?er-

ence(EOTD);all make use of the wireless telecommunica-

tions system itself[9].

Cell-ID is the most straightforward solution,and uses

the cell identi?cation information within the mobile tele-

phony network to identify the approximate location of

the caller.However,this technique is often not very useful

because of the low positioning accuracy.

GNSS based location technology(currently Assisted-

GPS)can also be combined with ETOA or TDOA.This

approach requires spot deployment of ETOD and TDOA,

allowing A-GPS to be used in the majority of the network

in order to provide basis for most location information

(Fig.1).Hybrid approach generally improves performance

of location technology[8,10].

The LBS system consists of three main components;see

Fig.2.The?rst component is the mobile positioning

system,

Fig.1.Time Di?erence of Arrival(TDOA)approach.

B.Sadoun,O.Al-Bayari/Computer Communications30(2007)3154–31603155

which can be the GNSS,Hybrid GNSS/A-GPS based,or network-based (AOA,TOA,TDOA).The second compo-nent is the mobile telephony network to deliver the service to users.The third is the location-based service application,which consists of a server and a spatial database.

The three components communicate with each other through application programming interfaces (API).The API are designed to help wireless Internet developers to integrate location-based services into mobile telephony net-works and allow the application server to communicate with the spatial database and the billing server.The control center for a LBS platform is the server that handles user interface functions and communicates with the spatial database or data warehouse.3.LBS applications

The LBS applications are divided into four main areas:https://www.doczj.com/doc/8816208987.html,rmation and navigation services:These services pro-vide data directly to end-users,in particular for destina-tion location and criteria for trip optimization.Moving map displays guided by navigation GNSS (currently GPS)receivers are provided by the Automobile manu-facturers as a new option in their modern vehicles.Many rental car companies have GPS-equipped vehicles that give directions to drivers on display screens and through synthesized voice instructions.Moreover,the displays can be removed and taken into a home to plan a trip.A new international industry is born (such as Navtique and Tele Atlas),which is specialized in preparing the maps and voice guidance for navigation system to be used in old and new modern vehicles.

2.Emergency assistance:This type of service provides the location of mobile users in case of distress and need for assistance,such as E-911in US and E-112in Europe.GIS capabilities are essential in such services.

3.Tracking services:In general,an AVL system consists of a GNSS receiver integrated with GSM/GPRS module mounted on the vehicle,communication link between the vehicle and the dispatcher,and PC-based tracking software for dispatching [11].

https://www.doczj.com/doc/8816208987.html,work related services:Location can be achieved by integrating a GNSS receiver in the mobile phone (hand-held solution)or by using the communication network itself,where knowledge of user’s position improves com-munication services.The combination of GNSS receivers and GIS software for data collection and updating is usually sent via wireless communication links to the server and then,posted so as it will be globally accessible and available on the Internet.Most web GIS software packages have the capability to deal with the data via Internet and distribute these data to users in real time.

Developing software under web GIS systems gives a high possibility to integrate the Web GIS Server with wire-less communication to be used for mobile GIS with any application,such as AVL [11].One important factor in integrating of GIS and GNSS application is the working in the same coordinate system or datum.Working in di?er-ent coordinate systems creates data miss-matching in GIS/GNSS applications.

LBS techniques based on GSM,GPRS and WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access)networks alone do not o?er high accuracy.Moreover,GNSS alone is insuf-?cient to maintain continuous positioning due to the inev-itable di?culties caused by obstacles.When GNSS signals are blocked or lost,the precision of positioning will be min-imized to unacceptable level.It is expected that the GNSS will increase signi?cantly the precision in the position domain [4,10].

Wide-area augmentation systems should be imple-mented as they allow a signi?cant improvement of accu-racy and integrity performance.WAAS,EGNOS and MSAS provide a useful augmentation to GPS,GLONASS and Galileo services over US,Europe and Japan,respec-tively [11].

The applications of GNSS/GIS/LBS are growing rap-idly,but they have some limitations such as:

?GIS data and maps should be periodically updated.?There should be standards to control the quality of the GIS data.

?Transformation between GNSS reference system such as WGS 84and the local coordinate systems should be well known for those working in the GIS data collection.?Limitation of wireless communication (high cost),limi-tation of GPRS (number of lines for each base station)and rooming problems.

?Customization of GNSS solution (high cost).

?Integration between GNSS technology and other posi-tioning technologies such as odometer,gyros and map matching is still not used.

?Standards for developing GNSS/LBS/GIS solution are not discussed yet.

?Combination between wireless location technology such as Cell-ID,TOA,AOA and ETOA is not implemented in our

country.

Fig.2.The location technology and LBS system.

3156 B.Sadoun,O.Al-Bayari /Computer Communications 30(2007)3154–3160

4.Applications and case studies

GNSS/LBS/GIS applications that we have developed for local use are:(i)AVL system applied to the public transportation company in the capital city,Amman,and (ii)Police tra?c information system to report and update about accidents’locations,the level of danger and the fre-quency of accidents at the location,etc.

4.1.Application 1

4.1.1.AVL system for local public transportation company We have applied AVL system to the public transporta-tion company that operates in Amman city.Vehicle track-ing is one of the fastest-growing GNSS applications today.GPS-equipped ?eet buses (public transportation systems)use GNSS receivers to monitor their locations at all times.The principal bene?t of AVL system in ?eet management is the opportunity for increasing and improving the e?cient use of human and environmental resources in e?ective manners.Transportation infrastructure represents one of the largest and most critical investments by any country.

Movements of people are vital to every aspect of the coun-try’s economy.

GIS and AVL based asset management for road trans-portation system can greatly improve the e?ciency of oper-ations (optimize services,cost and ?eet usage),while at the same time,can make signi?cant contributions to safety,including responses to natural and man-made disasters.A software package has been developed under web GIS soft-ware to integrate the Web GIS Server with wireless com-munication to be used for Mobile GIS with the LBS application as AVL (Fig.3)for the transportation com-pany control and management.The system has operated properly.It will change the local culture of public transpor-tation to be dependable,e?cient and time saving,which was never before.This has helped to give more con?dence to the local transportation company.Local residents start to rely more on the local transportation system as such new mechanism has improved the working schedule and con?dence of people in the accuracy of the entire operation.

Moreover,it will o?er the management a tool for monitoring the ?eet activities and resolving problems before they occur.We hope that better

management

Fig.3.Web Tracking Software applied for ?eet management of the transportation company in Amman city.

B.Sadoun,O.Al-Bayari /Computer Communications 30(2007)3154–31603157

and control on the operating vehicles will provide integ-rity and prosperity to the operating transportation company.

It is expected that such a mechanism will improve the con?dence in the local transportation company in Amman and improve its image among the citizens of the city as in the past the company has an unfavorable reputation.Also this will help to save time,money,pollution and energy for the citizen and the country.The developed Web tracking software provides the control center with all needed infor-mation about the operation process.Continuous contact with drivers and follow up is also provided by the control center to avoid accidents,tra?c and time schedule prob-lems.We had to build a GIS system for the roads and the surrounding environment of Amman.Moreover,we included bu?er zones to keep vehicles on track and to warn the control in case of mishaps.4.2.Application 2

4.2.1.The police tra?c information system

Information system –all accidents’information have to be localized using GNSS technology (mainly GPS)then,the information and location have to be sent to the server via wireless communication means,downloaded directly via serial port or transmitted to the server via Internet.The location Information server will be connected with all police stations in all cities for data updating via web GIS;see Fig.4.The database part is very critical in this application.There are two di?erent types of database,the spatial data-base (street,district,etc.)and the entity database (driver,car,etc.).The arrangement of the data within the database and their interrelation will a?ect the e?ciency of the soft-ware and lead to better management of the generation of reports and consequently the decision-making process;see Fig.5.Interrelation within the database could be designed to allow certain tasks to improve a certain deci-sion-making process,such as the total number of accidents at a certain location within a speci?c period of time.The report warning would require new tra?c planning.

The asset management process in GIS/LBS application is developed on top of GIS software capabilities to facili-tate the analysis,management and decision-making,espe-cially when it is directly related to life saving.

In case of accident,the captured area will be determined as a bu?er circle with a 100-m radius,then the location of the accident will be highlighted on the screen if the number of accidents (at the location)exceeded a speci?c number;without the need to read the report.

Asset management will help the decision makers to localize accident locations and to take the action needed to reduce or eliminate the accident causes automatically.The software classi?es the accident danger level according to certain factors prede?ned by the police committee on road accidents.The success in such projects depends heav-ily on the GIS data quality in the initiation process and on its maintenance

afterward.

Fig.4.GNSS/LBS/GIS combination.

3158 B.Sadoun,O.Al-Bayari /Computer Communications 30(2007)3154–3160

5.Conclusions

To conclude,increasing demand for commercial LBS is pushing at improving user mobility services for position determination by combining WC/GNSS/GIS technologies.Location may be based on GNSS Technologies or on Net-work Technologies (Wireless Technology),but the GNSS technology provides more accurate positions.

GNSS/LBS/GIS applications are at high demand for the time being,but they still have some limitations.LBS industry includes:Information and navigation services,emergency assistance,tracking services and network related services.It is an essential tool for better manage-ment of moving vehicles and is urgent for life saving in emergencies.

In this paper,we introduced two GNSS/LBS/GIS appli-cations that we have developed for local use.These are:AVL system applied to a local public transportation com-pany and police tra?c information system to report and update about accidents’locations,the level of danger and the frequency of accidents at the location.

Automatic vehicle location application can provide bet-ter management and control for a moving ?eet of vehicles,which may keep time schedules,increase operating e?-ciency and avoid/minimize accidents and tra?c problems.

Other LBS application is to create a police tra?c informa-tion system to help in emergency management,better plan-ning and prevention.Applications are increasing at an impressive rate.This area is becoming an attractive industry.

Acknowledgements

The authors gratefully acknowledge the support of GCE Company and Mr.S.Aqel.References

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Fig.5.The police tra?c information system ?owchart.

B.Sadoun,O.Al-Bayari /Computer Communications 30(2007)3154–31603159

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833–846.

Dr.Balqies Sadoun received her M.S.in Civil

Engineering from the Ecole Nationale Des

Travaux Publique de L’Etat,Lyon,France.She

received another M.S.and Ph.D.degrees in City

and Regional Planning Engineering,College of

Engineering of The Ohio State University,

Columbus,Ohio,USA.Currently,she is the

Chairperson and an Associate Professor in the

Department of Surveying Engineering and Geo-

matics,Faculty of Engineering,at the Al-Balqa’

Applied University,Jordan.Previous positions include Chair of the Department of Architectural Engineering at Applied Science University,Amman,Jordan.Other previous academic experiences include working as a faculty member at the Faculty of Engineering of Yarmouk University and Jordan University of Science and Technology. Dr.Sadoun has worked also as a faculty member at the City University of New York,USA.Dr.Sadoun has authored or co-authored about sixty (60)refereed journals,and conference articles and book chapters.She served on the program and organization committees of several interna-tional conferences.In1999,she served as the Program Co-chair of the 1999Summer Computer Simulation Conference,SCSC’99,and co-edited the Proceedings of the1999Summer Computer Simulation Conference. Her article‘‘An e?cient simulation methodology for the design of tra?c lights at intersections in urban areas,’’by published in the Simulation Journal:Transactions of the Society for Modeling and Simulation Inter-national,Sage79(2003)243–251,’’has been ranked on the top of the50 most-frequently-read articles in the Simulation Journal(October2003–February2007);see:.Dr. Sadoun’s research interests include:modeling and simulation,Geo-graphical Information Systems(GIS)and Global Navigation Satellite Systems(GNSS)applications,applications of information and commu-nication technology to city planning/engineering,surveying and Geo-matics engineering,transportation engineering and planning, environmental planning and engineering,applied neural networks,passive solar design,quantitative analysis and methods,system recognition and identi?cation.Dr.Sadoun is a member of the Society for Modeling and Simulation and

ASCE.

Dr.Omar Al-Bayari is an Assistant Professor in

the Department of Surveying and Geomatics

Engineering at Al-Balqa’Applied University,

Jordan.He worked between1999and2001as

Post Doctor at DISTART Engineering Depart-

ment,University of Bologna,Italy.He obtained

his B.S.in Civil Engineering from the University

of Jordan,and his Ph.D.in Geodetic Sciences

and Topography from the University of Bologna,

Italy,in1998.Dr.Al-Bayari has authored or co-

authored more than?fteen articles in refereed international journals and conferences.His area of research include Geodetic Surveying and GPS Applications,Integration between GPS,GIS and GSM communicationsystems for Automatic Vehicle Location system, Global Geodesy and Geoid determination,and Airborne laser scanning system.

3160 B.Sadoun,O.Al-Bayari/Computer Communications30(2007)3154–3160

jquery中获得jq对象(dom对象集合)的方法

jquery对象访问。 Jq对象(dom对象集合)的Eq方法和jq选择器返回的都是是jquery对象,只能使用jquery 方法;Jq对象(dom集合)的get方法和“jq对象[i]”返回的是dom元素对象,只能使用dom方法。 Jq对象的find(selector |obj|ele)和children用来查找子对象和后代对象 Jq对象的find方法用于查找当前jq对象(dom集合)的后代对象,Jq对象的children方法用于查找当前jq对象(dom集合)的子对象对象。这两个方法都只能使用jq对象(dom对象集合)来调用,并且他们返回的也是jq对象。 Jq手册中的api方法都是js对象(dom集合)对象或者$对象的方法。只能使用jq对象(dom 集合)或者$来调用。如each,attr、val,find,children等等 Jq对象的index方法搜索当前集合中的匹配的元素,并返回相应元素的索引值,从0开始计数 如果不给index方法传递参数,那么返回值就是这个jQuery对象集合中第一个元素相对于其同辈元素的位置。 如果参数是一组DOM元素或者jQuery对象,那么返回值就是传递的元素相对于原先集合的位置。 如果参数是一个选择器,那么返回值就是原先元素相对于选择器匹配元素中的位置。如果找不到匹配的元素,则返回-1。 Jq选择器 1、个基本选择器: 基本选择器可以拼接一起来选择某组元素,原则: 对同一个元素描述的多个基本选择器中间没有任何间隔。 如div[name=aa]表示name属性等于aa的div元素(元素名选择器div和属性选择器[name=aa]中间没有任何间隔)。 div.cval表示class值等于cval的div元素,表示class值等于cval是div元素(类选择器.cval 和元素名选择器div之间同样没有任何间隔) #id值 .class值 元素名 //属性 [attr]具有aaa属性

极大似然参数辨识方法

2 极大似然参数辨识方法 极大似然参数估计方法是以观测值的出现概率为最大作为准则的,这是一种很普遍的参数估计方法,在系统辨识中有着广泛的应用。 2.1 极大似然原理 设有离散随机过程}{k V 与未知参数θ有关,假定已知概率分布密度)(θk V f 。如果我们得到n 个独立的观测值,21,V V …n V ,,则可得分布密度)(1θV f ,)(2θV f ,…,)(θn V f 。要求根据这些观测值来估计未知参数θ,估计的准则是观测值{}{k V }的出现概率为最大。为此,定义一个似然函数 ) ()()(),,,(2121θθθθn n V f V f V f V V V L = (2.1.1) 上式的右边是n 个概率密度函数的连乘,似然函数L 是θ的函数。如果L 达到极大值,}{k V 的出现概率为最大。因此,极大似然法的实质就是求出使L 达到极大值的θ的估值∧ θ。为了便于求∧ θ,对式(2.1.1)等号两边取对数,则把连乘变成连加,即 ∑== n i i V f L 1)(ln ln θ (2.1.2) 由于对数函数是单调递增函数,当L 取极大值时,lnL 也同时取极大值。求式(2.1.2)对θ的偏导数,令偏导数为0,可得 0ln =??θL (2.1.3) 解上式可得θ的极大似然估计ML ∧ θ。 2.2 系统参数的极大似然估计 设系统的差分方程为 )()()()()(1 1 k k u z b k y z a ξ+=-- (2.2.1) 式中 111()1...n n a z a z a z ---=+++ 1101()...n n b z b b z b z ---=+++ 因为)(k ξ是相关随机向量,故(2.2.1)可写成 )()()()()()(1 11k z c k u z b k y z a ε---+= (2.2.2) 式中 )()()(1 k k z c ξε=- (2.2.3) n n z c z c z c ---+++= 1 11 1)( (2.2.4) )(k ε是均值为0的高斯分布白噪声序列。多项式)(1-z a ,)(1-z b 和)(1-z c 中的系数n n c c b b a a ,,,,,10,1和序列)}({k ε的均方差σ都是未知参数。 设待估参数

极大似然辨识及其MTLAB实现

极大似然辨识及其MATLAB 实现 摘 要:极大似然参数估计方法是以观测值的出现概率为最大作为准则的,这是一种很普遍的参数估计方法,在系统辨识中有着广泛的应用。本文主要探讨了极大似然参数估计方法以及动态模型参数的极大似然辨识并且对其进行了MATLAB 实现。 关键词:极大似然辨识 MATLAB 仿真 迭代计算 1 极大似然原理 设有离散随机过程}{k V 与未知参数θ有关,假定已知概率分布密度)(θk V f 。如果我们得到n 个独立的观测值,21,V V …n V ,,则可得分布密度)(1θV f ,)(2θV f ,…,)(θn V f 。要求根据这些观测值来估计未知参数θ,估计的准则是观测值{}{k V }的出现概率为最大。为此,定义一个似然函数 ) ()()(),,,(2121θθθθn n V f V f V f V V V L = (1.1) 上式的右边是n 个概率密度函数的连乘,似然函数L 是θ的函数。如果L 达到极大值,} {k V 的出现概率为最大。因此,极大似然法的实质就是求出使L 达到极大值的θ的估值∧ θ。为了 便于求∧ θ,对式(1.1)等号两边取对数,则把连乘变成连加,即 ∑== n i i V f L 1 )(ln ln θ (1.2) 由于对数函数是单调递增函数,当L 取极大值时,lnL 也同时取极大值。求式(1.2)对θ的偏导数,令偏导数为0,可得 ln =??θ L (1.3) 解上式可得θ的极大似然估计ML ∧ θ。 2 系统参数的极大似然估计 设系统的差分方程为 )()()()()(1 1k k u z b k y z a ξ+=-- (2.1) 式中 1 1 1()1...n n a z a z a z ---=+++ 11 01()...n n b z b b z b z ---=+++ 因为)(k ξ是相关随机向量,故(2.1)可写成 )()()()()()(1 11k z c k u z b k y z a ε---+= (2.2) 式中 )()()(1 k k z c ξε=- (2.3)

用极大似然法进行参数估计

北京工商大学 《系统辨识》课程上机实验报告(2014年秋季学期) 专业名称:控制工程 上机题目:极大似然法进行参数估计专业班级: 2015年1 月

一 实验目的 通过实验掌握极大似然法在系统参数辨识中的原理和应用。 二 实验原理 1 极大似然原理 设有离散随机过程}{k V 与未知参数θ有关,假定已知概率分布密度)(θk V f 。如果我们得到n 个独立的观测值,21,V V …n V ,,则可得分布密度)(1θV f ,)(2θV f ,…,)(θn V f 。要求根据这些观测值来估计未知参数θ,估计的准则是观测值{}{k V }的出现概率为最大。为此,定义一个似然函数 ) ()()(),,,(2121θθθθn n V f V f V f V V V L = (1.1) 上式的右边是n 个概率密度函数的连乘,似然函数L 是θ的函数。如果L 达到极大值,}{k V 的出现概率为最大。因此,极大似然法的实质就是求出使L 达到极大值的θ的估值∧ θ。为了便于求∧ θ,对式(1.1)等号两边取对数,则把连乘变成连加,即 ∑== n i i V f L 1 )(ln ln θ (1.2) 由于对数函数是单调递增函数,当L 取极大值时,lnL 也同时取极大值。求式(1.2)对 θ的偏导数,令偏导数为0,可得 0ln =??θL (1.3) 解上式可得θ的极大似然估计ML ∧ θ。 2 系统参数的极大似然估计 Newton-Raphson 法实际上就是一种递推算法,可以用于在线辨识。不过它是一种依每L 次观测数据递推一次的算法,现在我们讨论的是每观测一次数据就递推计算一次参数估计值得算法。本质上说,它只是一种近似的极大似然法。 设系统的差分方程为

HTML DOM简要教程

第一部分HTML DOM简介 1 DOM简介 HTML文档对象模型 HTML文档对象模型(Document Object Model)定义了访问和处理 HTML 文档的标准方法。HTML DOM 把 HTML 文档呈现为带有元素、属性和文本的树结构(节点树)。 什么是 DOM? 通过JavaScript,您可以重构整个HTML文档。您可以添加、移除、改变或重排页面上的项目。 要改变页面的某个东西,JavaScript 就需要获得对 HTML 文档中所有元素进行访问的入口。这个入口,连同对 HTML 元素进行添加、移动、改变或移除的方法和属性,都是通过文档对象模型来获得的(DOM)。 DOM 被分为不同的部分(核心、XML及HTML)和级别(DOM Level 1/2/3) DOM 可被 JavaScript 用来读取、改变 HTML、XHTML 以及 XML 文档。 ?Core DOM 定义了一套标准的针对任何结构化文档的对象 ?XML DOM定义了一套标准的针对XML 文档的对象 ?HTML DOM定义了一套标准的针对HTML 文档的对象 2 DOM节点 节点 根据 DOM,HTML 文档中的每个成分都是一个节点。

DOM 是这样规定的: ?整个文档是一个文档节点 ?每个HTML 标签是一个元素节点 ?包含在HTML 元素中的文本是文本节点 ?每一个HTML 属性是一个属性节点 ?注释属于注释节点 Node层次 节点彼此都有等级关系。 HTML 文档中的所有节点组成了一个文档树(或节点树)。HTML 文档中的每个元素、属性、文本等都代表着树中的一个节点。树起始于文档节点,并由此继续伸出枝条,直到处于这棵树最低级别的所有文本节点为止。 下面这个图片表示一个文档树(节点树): 3 DOM节点树 文档树(节点数)

javascript_dom

什么是DOM? 通过JavaScript,您可以重构整个HTML文档。您可以添加、移除、改变或重排页面上的项目。 要改变页面的某个东西,JavaScript就需要对HTML文档中所有元素进行访问的入口。这个入口,连同对HTML元素进行添加、移动、改变或移除的方法和属性,都是通过文档对象模型来获得的(DOM)。 在1998年,W3C发布了第一级的DOM规范。这个规范允许访问和操作HTML页面中的每一个单独的元素。 所有的浏览器都执行了这个标准,因此,DOM的兼容性问题也几乎难觅踪影了。 DOM可被JavaScript用来读取、改变HTML、XHTML以及XML文档。 DOM被分为不同的部分(核心、XML及HTML)和级别(DOM Level 1/2/3): Core DOM 定义了一套标准的针对任何结构化文档的对象 XML DOM 定义了一套标准的针对XML文档的对象 HTML DOM 定义了一套标准的针对HTML文档的对象。 HTML DOM 节点 HTML文档中的每个成分都是一个节点。 节点 根据DOM,HTML文档中的每个成分都是一个节点。 DOM是这样规定的: ?整个文档是一个文档节点 ?每个HTML标签是一个元素节点 ?包含在HTML元素中的文本是文本节点 ?每一个HTML属性是一个属性节点

注释属于注释节点 Node 层次 节点彼此都有等级关系。 HTML文档中的所有节点组成了一个文档树(或节点树)。HTML文档中的每个元素、属性、文本等都代表着树中的一个节点。树起始于文档节点,并由此继续伸出枝条,直到处于这棵树最低级别的所有文本节点为止。 文档树(节点数) 请看下面这个HTML文档: DOM Tutorial

DOM Lesson one

Hello world! 上面所有的节点彼此间都存在关系。 除文档节点之外的每个节点都有父节点。举例, 和的父节点是节点,文本节点"Hello world!"的父节点是节点。 大部分元素节点都有子节点。比方说,节点有一个子节点:节点。<title>节点也有一个子节点:文本节点"DOM Tutorial"。 当节点分享同一个父节点时,它们就是同辈(同级节点)。比方说,<h1>和是同辈,因为它们的父节点均是<body>节点。 节点也可以拥有后代,后代指某个节点的所有子节点,或者这些子节点的子节点,以此类推。比方说,所有的文本节点都是<html>节点的后代,而第一个文本节点是<head>节点的后代。 节点也可以拥有先辈。先辈是某个节点的父节点,或者父节点的父节点,以此类推。比方说,所有的文本节点都可把<html>节点作为先辈节点。</p><h2>用极大似然法进行参数估计</h2><p>北京工商大学 《系统辨识》课程 上机实验报告 (2014年秋季学期) 专业名称:控制工程 上机题目:极大似然法进行参数估计 专业班级: 2015年1月 实验目的 通过实验掌握极大似然法在系统参数辨识中的原理和应用。</p><p>二实验原理 1极大似然原理 设有离散随机过程{V k }与未知参数二有关,假定已知概率分布密度 fMR 。如果我们 得到n 个独立的观测值 V 1 ,V 2,…,V n ,则可得分布密度 , f (V 20),…,f(V n 0)。 要求根据这些观测值来估计未知参数 二,估计的准则是观测值 {{V k } }的出现概率为最大。 为此,定义一个似然函数 LMM, f(Vn" 上式的右边是n 个概率密度函数的连乘, 似然函数L 是日的函数。如果L 达到极大值,{V k } 的出现概率为最大。 因此,极大似然法的实质就是求出使 L 达到极大值的二的估值二。为了 便于求d ,对式(1.1 )等号两边取对数,则把连乘变成连加,即 n 解上式可得二的极大似然估计"ML O 2系统参数的极大似然估计 Newton-Raphson 法实际上就是一种递推算法,可以用于在线辨识。不过它是一种依每 L 次观测数据 递推一次的算法,现在我们讨论的是每观测一次数据就递推计算一次参数估计值 得算法。本质上说,它只是一种近似的极大似然法。 设系统的差分方程为 a(z') y(k) =b(z°)u(k) + :(k) (2.1 ) 式中 a(z') =1 a 1z^ …a n z 」 b(z')二 b ° …dz" 因为(k)是相关随机向量,故(2.1 )可写成 a(z')y(k) =b(zju(k) +c(z')g(k) (2.2 ) 式中 c(z') ;(k)二(k) (2.3 ) c(z\ =1 C|Z ,亠 亠 (2.4 ) ;(k)是均值为 0的高斯分布白噪声序列。多项式 a(z=) , b(z*)和c(z^)中的系数 a i,..,a,b o ,…b n,G,…C n 和序列{^(k)}的均方差o ■ ln L =瓦 ln f (V i 日) 由于对数函数是单调递增函数,当 对二的偏导数,令偏导数为 0,可得 :: ln L cO i 4 L 取极大值时,lnL 也同时取极大值。求式 (1.2 ) 1.2 ) =0 (1.3 )</p><h2>DOM获取节点的三种常用方法</h2><p>Dom对象的常用方法: (1)getElementById() 查询给定ID属性值的元素,返回该元素的元素节点 1、查询给定ID属性值的元素,返回该元素的元素节点。也称为元素对象。 2、因为在一个html页面中id的值是唯一的,所以返回值也是唯一的。所以方法的名称为getElementById()而不是getElementsById() 3、该方法只能用于document对象,类似与java的static关键字。 (2)getElementsByName()查找给定name属性的所有元素,这个方法将返回一个节点集合,也可以称为对象集合 1、查找给定name属性的所有元素,这个方法将返回一个节点集合,也可以称为对象集合。 2、这个集合可以作为数组来对待,length属性的值表示集合的个数。 3、因为在html页面中,name不能唯一确定一个元素,所以方法的名称为getElementsByName而不是getElementByName (3)getElementsByTagName()查询给定标签名的所有元素 1、查询给定标签名的所有元素 2、因为在html页面中,标签名不是唯一的,所以返回值为节点的集合。 3、这个集合可以当做数组来处理,length属性为集合里所有元素的个数 4、可以有两种形式来执行这个方法: 1、var elements =document.getElementsByTagName(tagName); 2、var elements = element.getElementsByTagName(tagName); 5、从这两种方法可以看出持有这个方法的对象并不一定是整个文档对象(document).也可以是某一个元素节点。 (4)hasChildNodes()该方法用来判断一个元素是否有子节点,返回值为true或者false 1、该方法用来判断一个元素是否有子节点 2、返回值为true或者false 3、文本节点和属性节点不可能再包含子节点,所以对于这两类节点使用ChildNodes()方法返回值永远为false. 4、如果hasChildNodes()返回值为false,则childNodes,firstChild,lastChild 将为空数组或者空字符串。 (5)nodeName 1.如果节点是元素节点,nodeName返回元素的名称 2.如果给定节点为属性节点,nodeName返回属性的名称 3.如果给定节点为文本节点,nodeName返回为#text的字符串 (6)nodeType 1、元素节点类型值为1 2、属性节点类型值为2</p><h2>极大似然参数辨识方法</h2><p>极大似然参数辨识方法-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1</p><p>2 极大似然参数辨识方法 极大似然参数估计方法是以观测值的出现概率为最大作为准则的,这是一种很普遍的参数估计方法,在系统辨识中有着广泛的应用。 极大似然原理 设有离散随机过程}{k V 与未知参数θ有关,假定已知概率分布密度 )(θk V f 。如果我们得到n 个独立的观测值,21,V V …n V ,,则可得分布密度 )(1θV f ,)(2θV f ,…,)(θn V f 。要求根据这些观测值来估计未知参数θ,估计的准则是观测值{}{k V }的出现概率为最大。为此,定义一个似然函数 ) ()()(),,,(2121θθθθn n V f V f V f V V V L = (2.1.1) 上式的右边是n 个概率密度函数的连乘,似然函数L 是θ的函数。如果L 达到极大值,}{k V 的出现概率为最大。因此,极大似然法的实质就是求出使L 达到极大值的θ的估值∧θ。为了便于求∧ θ,对式(2.1.1)等号两边取对数,则把连乘变成连加,即 ∑==n i i V f L 1)(ln ln θ (2.1.2) 由于对数函数是单调递增函数,当L 取极大值时,lnL 也同时取极大值。求式(2.1.2)对θ的偏导数,令偏导数为0,可得 0ln =??θL (2.1.3) 解上式可得θ的极大似然估计ML ∧ θ。 系统参数的极大似然估计 设系统的差分方程为 )()()()()(11k k u z b k y z a ξ+=-- (2.2.1) 式中 111()1...n n a z a z a z ---=+++ 1101()...n n b z b b z b z ---=+++ 因为)(k ξ是相关随机向量,故(2.2.1)可写成 )()()()()()(111k z c k u z b k y z a ε---+= (2.2.2) 式中 )()()(1k k z c ξε=- (2.2.3) n n z c z c z c ---+++= 1111)( (2.2.4)</p><h2>XML DOM</h2><p>第六教案 课题:文档对象模型DOM 目的要求: ?理解DOM模型 ?解析XML文档,生成文档对象 ?操纵DOM模型的对象、接口、属性、方法、事件 重点难点: ?重点:使用DOM API提供的对象和接口对XML进行操作,主 要包括查询、添加、修改、删除接点等操作 ?难点:如何使用API 教学过程: 如图。 作业布置:</p><p>一、文档对象模型(DOM)概述 下面,我们将说明如何通过程序访问XML文档。其中一种方法是通过文档对象模型(Document Object Model,DOM)。在本章中,我们将介绍文档对象模型,并借助几个程序实例解释它的功能。 1.1什么是文档对象模型(DOM)? 文档对象模型一词在Web浏览器领域并不陌生。窗口、文档和历史等对象都被认为是浏览器对象模型的一部分。然而,任何做过Web开发的人都知道各种浏览器实现这些对象的方式不尽相同。对于如何通过Web访问和操作文档结构这个问题,为了创建更加标准化的方法,W3C提出了目前的W3C DOM规范。 W3C DOM是一种独立于语言和平台的定义,即:它定义了构成DOM的不同对象的定义,却没有提供特定的实现,实际上,它能够用任何编程语言实现。例如,为了通过DOM访问传统的数据存储,可以将DOM实现为传统数据访问功能之外的一层包装。利用DOM中的对象,开发人员可以对文档进行读取、搜索、修改、添加和删除等操作。DOM为文档导航以及操作HTML和XML文档的内容和结构提供了标准函数。 1.2常见的文档模型 常见的文档模型有三类: 线性模型、树型模型、对象模型。 DOM模型是对象模型。 1.3DOM的工作原理及DOM模型结构 当使用DOM对XML文本文件进行操作时,它首先要解析文件,将文件分解为</p><h2>如何求解参数的矩估与极大似然估计</h2><p>如何求解参数的矩估与极大似然估计 一、矩估计 若统计量T作为总体参数θ(或g(θ ))的估计时,T就称为θ(或g(θ ))的估计量。 定义 6.1矩估计量 设n X X X ,,,21 是总体X的样本,X的分布函数),,:(1k x F θθ 依赖于参数k θθ,,1 ,假定X 的r 阶矩为),,,(1k r r EX θθα = ,,,1k r =(或r 阶中心矩)相应的样本矩记为),,,(1n r X X A 如下的k 个议程 k r a X X A k r n r ,,1),,,(),,(11 ==θθ (6.1) 的解,称为未知参数k θθ,,:1 的矩估计。 二、最(极)大似然估计 设总体X的密度函数θθ),,(x f 是参数或参数向量,n X X X ,,,21 是该总体的样本,对给定的一组观测值n x x x ,,,21 ,其联合密度是θ的函数,又称似然函数,记为: ∏=∈==n k k n x f x x L L 11),,(),,,()(Θθθθθ 其中Θ为参数集,若存在,),,(??1Θθθ∈=n x x 使Θθθθ∈≥),()?(L L 就称 ),,(?1n x x θ是θ的最大似然估计值,而),,(?1n X X θ是θ的最大似然估计量。 注:1)对给定的观测值,)(θL 是θ的函数,最大似然估计的原理是选择使观测值 n x x x ,,,21 出现的“概率”达到最大的θ?作为θ的估计。 2)最大似然估计具有不变性,即若θ ?是θ的最大似然估计,则)(θg 的最大似然估计为)?(θ g 。但是,矩估计不具有不变性,例如假定θ是X 的矩估计,一般情形下,2θ的矩估计不是2 X 。 1. 设总体ξ服从指数分布,其概率密度函数为?????<≤=-0 01)(1 x x e x f x θ θ ,(θ>0) 试求参数θ的矩估计和极大似然估计.</p><h2>用极大似然法进行参数估计</h2><p>北京工商大学 《系统建模与辨识》课程 上机实验报告 (2016年秋季学期) 专业名称:控制工程 上机题目:用极大似然法进行参数估计专业班级:计研3班 学生姓名:王瑶吴超 学号:10011316259 10011316260 指导教师:刘翠玲 2017 年 1 月</p><p>一 实验目的 通过实验掌握极大似然法在系统参数辨识中的原理和应用。 二 实验原理 1 极大似然原理 设有离散随机过程}{k V 与未知参数θ有关,假定已知概率分布密度)(θk V f 。如果我们得到n 个独立的观测值,21,V V …n V ,,则可得分布密度)(1θV f ,)(2θV f ,…,)(θn V f 。要求根据这些观测值来估计未知参数θ,估计的准则是观测值{}{k V }的出现概率为最大。为此,定义一个似然函数 ) ()()(),,,(2121θθθθn n V f V f V f V V V L = (1.1) 上式的右边是n 个概率密度函数的连乘,似然函数L 是θ的函数。如果L 达到极大值,}{k V 的出现概率为最大。因此,极大似然法的实质就是求出使L 达到极大值的θ的估值∧ θ。为了便于求∧ θ,对式(1.1)等号两边取对数,则把连乘变成连加,即 ∑==n i i V f L 1 )(ln ln θ (1.2) 由于对数函数是单调递增函数,当L 取极大值时,lnL 也同时取极大值。求式(1.2) 对θ的偏导数,令偏导数为0,可得 0ln =??θL (1.3) 解上式可得θ的极大似然估计ML ∧ θ。 2 系统参数的极大似然估计 Newton-Raphson 法实际上就是一种递推算法,可以用于在线辨识。不过它是一种依每L 次观测数据递推一次的算法,现在我们讨论的是每观测一次数据就递推计算一次参数估计值得算法。本质上说,它只是一种近似的极大似然法。 设系统的差分方程为 )()()()()(1 1 k k u z b k y z a ξ+=-- (2.1) 式中 111()1...n n a z a z a z ---=+++ 1101()...n n b z b b z b z ---=+++ 因为)(k ξ是相关随机向量,故(2.1)可写成 )()()()()()(1 1 1 k z c k u z b k y z a ε---+= (2.2)</p><h2>DOM介绍</h2><p>DOM介绍 DOM是Document Object Model的缩写,即文档对象模型,是W3C组件推荐的处理XML的标准接口,定义了所有文档元素的对象和属性,以及访问它们的方法(接口)。W3C文档对象模型(DOM)定义了访问诸如XML和XHTML文档的标准,是一个使程序和脚本有能力动态地访问和更新文档的内容、结构以及样式的平台和语言中立的接口。 W3C DOM被分为3个不同的部分: ●核心DOM 用于任何结构化文档的标准模型 ●XML DOM 用于XML文档的标准模型 ●HTML DOM 用于HTML文档的标准模型 XML DOM定义了访问和处理XML文档的标准方法。XML DOM是XML D ocument Object Model的缩写,即XML文档对象模型,是用于获取、更改、添加或删除XML元素的标准。HTML DOM定义了所有HTML元素的对象和属性,以及访问它们的方法(接口)。 W3C文件对象模型(DOM)可以看作是一个平台或语言中立的(language-neu tral)界面,它允许程序和脚本动态的访问以及更新文档的内容、结构、脚本程序。在这里DOM仅仅只是一种对某种功能和结构的声明,告诉别的对象,具有什么样的概念定义。简单来看,DOM可以看作是一组API(Application Program Interface 即应用程序接口),它把HTML文档,XML文档等看成一个文档对象,在里面存放的是对这些文档操作的属性和方法的定义。DOM技术并不是首先用于XML文档,对于HTML文档来说,早就可以使用DOM来读取里面的数据了。 W3C DOM提供了一组描述HTML及XML文件的标准对象和一个用来访问和操作这类文件的标准界面。若以面向对象的思维来看,我们可以把HTML文档或X ML文档看成是一个对象,一个XML文档对象可以包含其它的对象,如节点对象。对XML文档对象的操作实际是对该对象的节点对象的操作,可以对对象进行修改等操作。在DOM中有相应的对象对应我们的实际上的XML文档的对象,那么也可以这样理解DOM,在DOM规范中提供了一组对象对文档结构的访问。 DOM是独立于程序设计语言的,W3C组织以IDL(Interface Definition Langua ge,接口定义语言)的形式定义了DOM中的接口。某种程序语言要实现DOM,需要将DOM接口转换为本语言中的适当结构,为了保证不同语言的不同的DOM之间实现广泛的兼容,W3C组织在DOM规范的附录部分提供了Java和ECMAScript 两种语言的绑定。在特定语言中使用DOM规范就需要定义DOM规范指定的接口,并给出实现这些接口的类的集合,这一过程称作语言绑定。本章讲述DOM规范的Java语言绑定。Java语言通过把DOM规范中的接口用Java的接口写下来,并给出实现这些接口的类集合来实现DOM规范的Java语言绑定。当然了,我们还可以使</p><h2>HTML DOM树的结构和访问</h2><p>一:概念 DOM是一种与平台和语言无关的接口,它允许程序和脚本动态访问和修改文档的内容、结构和类型。它定义了一系列的对象和方法对Html DOM树的节点进行各种随机操作。 二:Html DOM树 DOM(DocumentObjectModel)解析器将XML文档一次性解析,生成一个位于内存中的对象树用以描述该文档。 ◆Document对象:作为树的最高节点,Document对象是对整个文档进行操作的入口。 ◆Element和Attr对象:这些节点对象都是文档某一部分的映射,节点的定级层次恰好反映了文档的结构。 ◆Text对象:作为Element和Attr对象的子节点,Text对象表达了元素或属性的文本内容。Text节点不再包含任何子节点。 ◆集合索引:DOM提供了几种集合索引方式,可以对节点按指定方式进行遍历。索引参数都是从0开始记数的。 Html DOM树中的所有节点都是从Node对象继承而来的。Node对象定义了一些最基本的属性和方法,利用这些方法可以实现对树的遍历,同时,根据属性还可以得知节点的名称、取值并判断其类型。 利用DOM,开发人员可以动态地创建XML、遍历文档、增加/删除/修改文档内容。DOM 提供的API与编程语言无关,所以对一些DOM标准中没有明确定义的接口,不同解析器的实现方法也可能有所差别。 三:Html DOM树的结构 加载文档大体上分为三步: 1.使用CreateObject方法创建分析器实例; 2.设置async属性为False,禁止异步加载,这样当文档加载完毕,控制权才会返回给调用进程,如果想获取文档加载状态,可以读取readyState属性值; 3.使用load方法加载指定文档。 XMLDOM还提供了一种loadXML的方法可以把XML字符串加载到Html DOM树中,使用时只要把XML字符串直接作为该方法的参数即可。</p><h2>JSP DOM介绍</h2><p>JSP DOM介绍 DOM是Document Object Model的缩写,即文档对象模型,是W3C组件推荐的处理XML的标准接口,定义了所有文档元素的对象和属性,以及访问它们的方法(接口)。W3C文档对象模型(DOM)定义了访问诸如XML和XHTML文档的标准,是一个使程序和脚本有能力动态地访问和更新文档的内容、结构以及样式的平台和语言中立的接口。 W3C DOM被分为3个不同的部分: ●核心DOM 用于任何结构化文档的标准模型。 ●XML DOM 用于XML文档的标准模型。 ●HTML DOM 用于HTML文档的标准模型。 XML DOM定义了访问和处理XML文档的标准方法。XML DOM是XML D ocument Object Model的缩写,即XML文档对象模型,是用于获取、更改、添加或删除XML元素的标准。HTML DOM定义所有HTML元素的对象和属性,以及访问它们的方法(接口)。 W3C文件对象模型(DOM)可以看作是一个平台或语言中立的(language-neu tral)界面,它允许程序和脚本动态的访问以及更新文档的内容、结构、脚本程序。在这里DOM仅仅只是一种对某种功能和结构的声明,告诉别的对象,具有什么样的概念定义。简单来看,DOM可以看作是一组API(Application Program Interface 即应用程序接口),它把HTML文档,XML文档等看成一个文档对象,在里面存放的是对这些文档操作的属性和方法的定义。DOM技术并不是首先用于XML文档,对于HTML文档来说,早就可以使用DOM来读取里面的数据了。 W3C DOM提供了一组描述HTML及XML文件的标准对象和一个用来访问和操作这类文件的标准界面。若以面向对象的思维来看,可以把HTML文档或XML 文档看成是一个对象,一个XML文档对象可以包含其它的对象,如节点对象。对XML文档对象的操作实际是对该对象的节点对象的操作,可以对对象进行修改等操作。在DOM中有相应的对象对应实际的XML文档的对象,那么也可以这样理解DOM,在DOM规范中提供了一组对象对文档结构的访问。 DOM独立于程序设计语言,W3C组织以IDL(Interface Definition Language,接口定义语言)的形式定义了DOM中的接口。某种程序语言要实现DOM,需要将DOM接口转换为本语言中的适当结构,为了保证不同语言的不同的DOM之间实现广泛的兼容,W3C组织在DOM规范的附录部分提供了Java和ECMAScript两种语言的绑定。在特定语言中使用DOM规范就需要定义DOM规范指定的接口,并给出实现这些接口的类的集合,这一过程称作语言绑定。本章讲述DOM规范的Java 语言绑定。Java语言通过把DOM规范中的接口用Java的接口写下来,并给出实现这些接口的类集合来实现DOM规范的Java语言绑定。当然了,我们还可以使用C</p><h2>用极大似然法进行全参数估计</h2><p>工商大学 《系统建模与辨识》课程 上机实验报告 (2016年秋季学期) 专业名称:控制工程 上机题目:用极大似然法进行参数估计专业班级:计研3班 学生:王瑶吴超 学号: 10011316259 10011316260 指导教师:翠玲 2017 年 1 月</p><p>一 实验目的 通过实验掌握极大似然法在系统参数辨识中的原理和应用。 二 实验原理 1 极大似然原理 设有离散随机过程}{k V 与未知参数θ有关,假定已知概率分布密度)(θk V f 。如果我们得到n 个独立的观测值,21,V V …n V ,,则可得分布密度)(1θV f ,)(2θV f ,…,)(θn V f 。要求根据这些观测值来估计未知参数θ,估计的准则是观测值{}{k V }的出现概率为最大。为此,定义一个似然函数 ) ()()(),,,(2121θθθθn n V f V f V f V V V L ΛΛ= (1.1) 上式的右边是n 个概率密度函数的连乘,似然函数L 是θ的函数。如果L 达到极大值,}{k V 的出现概率为最大。因此,极大似然法的实质就是求出使L 达到极大值的θ的估值∧ θ。为了便于求∧ θ,对式(1.1)等号两边取对数,则把连乘变成连加,即 ∑==n i i V f L 1 )(ln ln θ (1.2) 由于对数函数是单调递增函数,当L 取极大值时,lnL 也同时取极大值。求式(1.2) 对θ的偏导数,令偏导数为0,可得 0ln =??θL (1.3) 解上式可得θ的极大似然估计ML ∧ θ。 2 系统参数的极大似然估计 Newton-Raphson 法实际上就是一种递推算法,可以用于在线辨识。不过它是一种依每L 次观测数据递推一次的算法,现在我们讨论的是每观测一次数据就递推计算一次参数估计值得算法。本质上说,它只是一种近似的极大似然法。 设系统的差分方程为 )()()()()(1 1 k k u z b k y z a ξ+=-- (2.1) 式中 111()1...n n a z a z a z ---=+++ 1101()...n n b z b b z b z ---=+++ 因为)(k ξ是相关随机向量,故(2.1)可写成 )()()()()()(1 1 1 k z c k u z b k y z a ε---+= (2.2)</p><h2>js和DOM的区别</h2><p>JavaScript和HTML DOM的区别与联系区别: javascript JavaScript 是因特网上最流行的浏览器脚本语言。很容易使用!你一定会喜欢它的! JavaScript 被数百万计的网页用来改进设计、验证表单、检测浏览器、创建cookies,以及更多的应用。 HTML DOM HTML DOM 是 W3C 标准(是 HTML 文档对象模型的英文缩写,Document Object Model for HTML)。 HTML DOM 定义了用于 HTML 的一系列标准的对象,以及访问和处理 HTML 文档的标准方法。 通过 DOM,可以访问所有的 HTML 元素,连同它们所包含的文本和属性。可以对其中的内容进行修改和删除,同时也可以创建新的元素。 HTML DOM 独立于平台和编程语言。它可被任何编程语言诸如 Java、JavaScript 和 VBScript 使用。 联系: 通过 JavaScript,您可以重构整个 HTML 文档。您可以添加、移除、改变或重排页面上的项目。 要改变页面的某个东西,JavaScript 就需要获得对 HTML 文档中所有元素进行访问的入口。这个入口,连同对 HTML 元素进行添加、移动、改变或移除的方法和属性,都是通过文档对象模型来获得的(DOM)。 Javascript主要是利用HTML DOM去获得、改变、创建HTML元素,从而达到美化页面、操作页面元素的目标。因此,在Javascript中最常见的就是各种各样的HTML DOM元素以及它们各自的属性。除了这些DOM元素外,Javascript有自己的对象,例如数组。 简单说,可以认为Javascript主要是操纵HTML DOM。两者是不一样的。Javascript是语言,DOM是可以在各种语言中(不仅js,php也有的)动态修改文档的模型。 下面单独拉出JavaScript与DOM的关系给大家详解</p><h2>第八章(第节极大似然估计)</h2><p>第八章参数估计 第一节参数的点估计 二、极大似然估计法 极大似然估计最早是由高斯于1821年提出,但一般将之归功于英国统计学家Fisher,R.A,因为Fisher,R.A在1922年证明了极大似然估计的性质,并使得该方法得到了广泛的应用。 这里介绍估计的另一种常用方法-极大似然估计法。 先看一个简单的例子: 某位同学与一位猎人一起外出打猎,一只野兔从前方窜过.只听到一声枪响,野兔应声倒下.如果要你推测,是谁打中的呢?你会如何想呢? 你就会想,只发一枪便打中,猎人命中的概率一般大于这位同学命</p><p>中的概率.看来这一枪有极大的可能是猎人射中的. 这个推断很符合人们的经验事实,这里的“极大的可能”就是“极大似然”之意。 这个例子所作的推断已经体现了极大似然法的基本思想. 极大似然法的基本思想在社会思维意识中常有所体现。例如某地发生了一个疑难案件,警察欲破案或民众推测嫌疑人,一般是将重点集中在作案可能性较大的可疑人身上。 为了说明极大似然估计的原理,我们先来考察一个简单的估计问题。 设袋中装有许多白球和黑球。只知两种球的数目之比为3:1,试判断是白球多还是黑球多。 显然,从袋中任取一球为黑球的</p><p>概率p 是41或者43,如果是41 ,则袋中 白球多,如果是4 3 ,就是黑球多。现 在我们从袋中有放回的任取3只球,那么黑球数目X 服从二项分布: x x x p p C p x X P --==33 )1(};{, 3,2,1,0=x ; 4 3 ,41=p 其中p 为取到黑球的概率. 从常识上可以接受这样的判断: (1)若取出的3只中有0只黑球, 3只白球,则我们以较大的把握认为袋中白球多, 应认为是从黑球概率 为4 1 =p 的总体中取来的. (2)若取出的3只中有1只黑球, 2只白球,则我们以较大的把握认为</p><h2>html对象属性大全</h2><p><! - - ... - -> 批注 <marquee>...</marquee>普通卷动 <marquee behavior=slide>...</marquee>滑动 <marquee behavior=scroll>...</marquee>预设卷动 <marquee behavior=alternate>...</marquee>来回卷动 <marquee direction=down>...</marquee>向下卷动 <marquee direction=up>...</marquee>向上卷动 <marquee direction=right></marquee>向右卷动 <marquee direction=left></marquee>向左卷动 <marquee loop=2>...</marquee>卷动次数 <marquee width=180>...</marquee>设定宽度 <marquee height=30>...</marquee>设定高度 <marquee bgcolor=FF0000>...</marquee>设定背景颜色 <marquee scrollamount=30>...</marquee>设定卷动距离 <marquee scrolldelay=300>...</marquee>设定卷动时间 <!>字体效果 <h1>...</h1>标题字(最大) <h6>...</h6>标题字(最小) <b>...</b>粗体字 <strong>...</strong>粗体字(强调) <i>...</i>斜体字 <em>...</em>斜体字(强调) <dfn>...</dfn>斜体字(表示定义) <u>...</u>底线 <ins>...</ins>底线(表示插入文字) <strike>...</strike>横线 <s>...</s>删除线 <del>...</del>删除线(表示删除) <kbd>...</kbd>键盘文字 <tt>...</tt> 打字体 <xmp>...</xmp>固定宽度字体(在文件中空白、换行、定位功能有效) <plaintext>...</plaintext>固定宽度字体(不执行标记符号) <listing>...</listing> 固定宽度小字体 <font color=00ff00>...</font>字体颜色 <font size=1>...</font>最小字体 <font style =font-size:100 px>...</font>无限增大 <!>区断标记 <hr>水平线 <hr size=9>水平线(设定大小) <hr width=80%>水平线(设定宽度) <hr color=ff0000>水平线(设定颜色) <br>(换行) <nobr>...</nobr>水域(不换行)</p> <div> <div>相关主题</div> <div class="relatedtopic"> <div id="tabs-section" class="tabs"> <ul class="tab-head"> <li id="13227332"><a href="/topic/13227332/" target="_blank">极大似然参数辨识</a></li> <li id="10316834"><a href="/topic/10316834/" target="_blank">dom对象</a></li> </ul> </div> </div> </div> <div class="container"> <div>文本预览</div> <div class="textcontent"> </div> </div> </div> <div class="category"> <span class="navname">相关文档</span> <ul class="lista"> <li><a href="/doc/b212788140.html" target="_blank">递推的极大似然法辨识程序</a></li> <li><a href="/doc/1d1943662.html" target="_blank">用极大似然法进行参数估计</a></li> <li><a href="/doc/6c13987960.html" target="_blank">用极大似然法进行参数估计</a></li> <li><a href="/doc/9e17990132.html" target="_blank">系统辨识与参数估计大作业教案</a></li> <li><a href="/doc/fc3903558.html" target="_blank">参数辨识示例 报告</a></li> <li><a href="/doc/3d636978.html" target="_blank">用极大似然法进行参数估计</a></li> <li><a href="/doc/8615560648.html" target="_blank">用极大似然法进行全参数估计</a></li> <li><a href="/doc/b99637769.html" target="_blank">用极大似然法进行参数估计</a></li> <li><a href="/doc/f916847450.html" target="_blank">参数辨识方法比较</a></li> <li><a href="/doc/0b6766201.html" target="_blank">极大似然辨识及其MTLAB实现</a></li> <li><a href="/doc/547968888.html" target="_blank">如何求解参数的矩估与极大似然估计</a></li> <li><a href="/doc/9416295540.html" target="_blank">用极大似然法进行参数估计(特选参考)</a></li> <li><a href="/doc/ed437577.html" target="_blank">用极大似然法进行参数估计46242</a></li> <li><a href="/doc/2012969803.html" target="_blank">第7章 极大似然法和预报误差方法</a></li> <li><a href="/doc/7212227263.html" target="_blank">参数的最大似然估计量</a></li> <li><a href="/doc/b01310829.html" target="_blank">模型参数辨识方法</a></li> <li><a href="/doc/f714358409.html" target="_blank">系统辨识 第6章 极大似然估计</a></li> <li><a href="/doc/0e2197411.html" target="_blank">极大似然参数辨识方法</a></li> <li><a href="/doc/4e4901654.html" target="_blank">系统辨识--第6章-极大似然估计</a></li> <li><a href="/doc/9015498849.html" target="_blank">第八章(第节极大似然估计)</a></li> </ul> <span class="navname">最新文档</span> <ul class="lista"> <li><a href="/doc/0619509601.html" target="_blank">幼儿园小班科学《小动物过冬》PPT课件教案</a></li> <li><a href="/doc/0a19509602.html" target="_blank">2021年春新青岛版(五四制)科学四年级下册 20.《露和霜》教学课件</a></li> <li><a href="/doc/9619184372.html" target="_blank">自然教育课件</a></li> <li><a href="/doc/3319258759.html" target="_blank">小学语文优质课火烧云教材分析及课件</a></li> <li><a href="/doc/d719211938.html" target="_blank">(超详)高中语文知识点归纳汇总</a></li> <li><a href="/doc/a519240639.html" target="_blank">高中语文基础知识点总结(5篇)</a></li> <li><a href="/doc/9019184371.html" target="_blank">高中语文基础知识点总结(最新)</a></li> <li><a href="/doc/8819195909.html" target="_blank">高中语文知识点整理总结</a></li> <li><a href="/doc/8319195910.html" target="_blank">高中语文知识点归纳</a></li> <li><a href="/doc/7b19336998.html" target="_blank">高中语文基础知识点总结大全</a></li> <li><a href="/doc/7019336999.html" target="_blank">超详细的高中语文知识点归纳</a></li> <li><a href="/doc/6819035160.html" target="_blank">高考语文知识点总结高中</a></li> <li><a href="/doc/6819035161.html" target="_blank">高中语文知识点总结归纳</a></li> <li><a href="/doc/4219232289.html" target="_blank">高中语文知识点整理总结</a></li> <li><a href="/doc/3b19258758.html" target="_blank">高中语文知识点归纳</a></li> <li><a href="/doc/2a19396978.html" target="_blank">高中语文知识点归纳(大全)</a></li> <li><a href="/doc/2c19396979.html" target="_blank">高中语文知识点总结归纳(汇总8篇)</a></li> <li><a href="/doc/1619338136.html" target="_blank">高中语文基础知识点整理</a></li> <li><a href="/doc/e619066069.html" target="_blank">化工厂应急预案</a></li> <li><a href="/doc/b019159069.html" target="_blank">化工消防应急预案(精选8篇)</a></li> </ul> </div> </div> <script> var sdocid = "8d94a85ec5da50e2534d7f06"; </script> <script type="text/javascript">bdtj();</script> <footer class="footer"> <p><a href="/tousu.html" target="_blank">侵权投诉</a> © 2022 www.doczj.com <a href="/sitemap.html">网站地图</a></p> <p> <a href="https://beian.miit.gov.cn" target="_blank">闽ICP备18022250号-1</a>  本站资源均为网友上传分享,本站仅负责分类整理,如有任何问题可通过上方投诉通道反馈 <script type="text/javascript">foot();</script> </p> </footer> </body> </html>