第1題下面的說法正確的是（多項選擇）：A兩個眼睛的信號進行簡單的疊加實現(xiàn)融合。B兩個眼睛的信號在大腦中的進行處理實現(xiàn)融合。C我們的觀查的區(qū)域是兩個眼睛的觀察區(qū)域之和。D重影的消除和大腦的圖像融合有很大關(guān)系。正確答案：BD第2題關(guān)于多傳感器數(shù)據(jù)融合的基本概念的理解，正確的是：A利用多個傳感器的信息通過融合中心的融合處理之后，能夠更充分的利用這些信息，并得到更高層次的信息。B多個傳感器信息進行僅區(qū)域的疊加實現(xiàn)。C多傳感器融合后不會產(chǎn)生新的信息。D傳感器的數(shù)量對融合方法的實現(xiàn)沒有影響。第1題下面說法正確的是（多項選擇）：A數(shù)據(jù)融合的定義起源于軍事，由美國JointDirectorsofLaboratories（簡稱JDL）提供的定義描述為：“一種多層次、多方面的處理過程，這一過程對多源信息進行檢測、結(jié)合、相關(guān)、估計和組合以達到精確的狀態(tài)估計和身份估計，以及完整、及時的態(tài)勢評估和威脅估計?！盉由于傳感器的測量具有不準確、不完全的特點，數(shù)據(jù)融合技術(shù)已廣泛應(yīng)用于多傳感器環(huán)境，目的是融合和匯總來自不同傳感器的數(shù)據(jù)。C數(shù)據(jù)融合僅應(yīng)用于多傳感器系統(tǒng)中，人類的智能中并不體現(xiàn)數(shù)據(jù)融合的機理。D數(shù)據(jù)融合主要應(yīng)用于軍事領(lǐng)域，其他領(lǐng)域應(yīng)用的很少。正確答案：AB第2題數(shù)據(jù)融合技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域（多項選擇），包括：A工業(yè)工程B金融經(jīng)濟C地球科學D疾病診斷正確答案：ABCD第3題多傳感器數(shù)據(jù)融合是對來自不同傳感器的信息進行(),以產(chǎn)生對被測對象統(tǒng)一的最佳估計。A分析和綜合B分類C分解和選擇D誤差處理第4題在下面關(guān)于信息融合的定義中,說法錯誤的是()A研究利用多個數(shù)據(jù)源更好地完成任務(wù)的方法B在時間上更全面地利用數(shù)據(jù)信息C在空間上更全面地利用數(shù)據(jù)信息D更低層次地歸納數(shù)據(jù)信息第5題以下不屬于多傳感器數(shù)據(jù)融合三大問題的是()A檢測融合B數(shù)據(jù)互聯(lián)C狀態(tài)估計D決策融合第3節(jié)無人車技術(shù)簡介第1題關(guān)于無人車系統(tǒng)的傳感器,下面說法正確的是:()A包括雷達、激光掃描、GPS及視覺等傳感器,未來還會使用更多的類型。B通常只包括GPS,沒有其他的傳感器。C無人車系統(tǒng)的傳感器越多,性能就越好。D不同種類的傳感器測量的范圍可能不一樣,所以不宜使用。第2題在無人車系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)融合的作用在于:()A使各種傳感器的性能進行綜合,得到比使用任意一種傳感器都要好的感知性能。B對多個傳感器的信息進行選擇,輸出一種的某一種測量結(jié)果。C基于測量數(shù)據(jù),使用算法進行加權(quán)計算得到位置信息。D得到駕駛員的視覺信息,觀察無人車周圍的環(huán)境。第4節(jié)多傳感器融合系統(tǒng)的分類第1題數(shù)據(jù)源之間的關(guān)系,包括如下:()A加和關(guān)系,互補關(guān)系,冗余關(guān)系B合作關(guān)系,互補關(guān)系,冗余關(guān)系C加和關(guān)系,合作關(guān)系,冗余關(guān)系D加和關(guān)系,互補關(guān)系,合作關(guān)系第2題從輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間的性質(zhì)來看，融合系統(tǒng)包括以下幾類（多項選擇）：A數(shù)據(jù)輸入-數(shù)據(jù)輸出；B數(shù)據(jù)輸入-特征輸出；C特征輸入-特征輸出；D特征輸入-決策輸出；E決策輸入-決策輸出；正確答案：ABCDE第3題基于信息抽取的級別,指的是從傳感器采集的信號、到信號的內(nèi)涵(即其表征的特征),再到基于信號要采取什么行動(所做的決策)各個過程的數(shù)據(jù)融合。主要包括:()A信號級、特征級、決策級B信號級、特征級、決策級、多級融合C信號級、決策級、多級融合D信號級、特征級、多級融合第4題JDL信息融合模型是數(shù)據(jù)融合概念模型。它將數(shù)據(jù)融合過程被分為五個處理級別:()A第1級位置級融合、第2級檢測級融合、第3級目標識別(屬性)融合、第4級態(tài)勢估計、第5級威脅估計B第1級檢測級融合、第2級位置級融合、第3級目標識別(屬性)融合、第4級態(tài)勢估計、第5級威脅估計C第1級位置級融合、第2級檢測級目標識別(屬性)融合、第3級融合、第4級態(tài)勢估計、第5級威脅估計D第1級檢測級融合、第2級位置級融合、第3級目標識別(屬性)融合、第4級威脅估計、第5級態(tài)勢估計第5題關(guān)于融合系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),以下說法正確的是:()A在分布式結(jié)構(gòu)中,融合節(jié)點位于中央處理單元,該中央處理單元接收來自所有輸入源的信息。B在集中式架構(gòu)中,每個輸入源節(jié)點的測量值在信息發(fā)送到融合節(jié)點之前獨立處理;融合節(jié)點考慮從其他節(jié)點接收的信息。C在分布式式多傳感器系統(tǒng)中,輸入源獲取測量數(shù)據(jù)并將它們發(fā)送到中央處理單元,在中央處理單元中執(zhí)行數(shù)據(jù)融合過程。D在分布式系統(tǒng)中,每個節(jié)點僅基于其局部信息提供對象狀態(tài)的估計,并且該信息是融合過程的輸入,其提供融合的全局融合結(jié)果。第5節(jié)信息融合技術(shù)的發(fā)展第1題()年我國首次提出了信息融合技術(shù)的專題會議,在會議上面對信息融合技術(shù)進行了充分的評估,并提出了研究目標和研究方向。A1973B1991C1995D2000第1節(jié)中醫(yī)診斷-望聞問切第1題()時期,扁鵲在總結(jié)前人經(jīng)驗的基礎(chǔ)上,提出了“望、聞、問、切”的診斷方法。A春秋戰(zhàn)國B漢朝C唐朝D宋代第2題我國現(xiàn)存最早的中醫(yī)典籍《黃帝內(nèi)經(jīng)》于兩千多年前的秦漢時期就已經(jīng)問世,書中有哪些成就(多項選擇):()A提出了“治未病”的預(yù)防醫(yī)學觀念。B全面系統(tǒng)闡述了人體的病理及治療的方法等。C提出了外科手術(shù)的方法。D使用了麻醉劑。第3題多選題中醫(yī)診斷包括“四診”和辨證兩個過程,下面說法正確的是(多項選擇):()A“四診”過程醫(yī)生通過眼睛、鼻子、耳朵、手多方面來“測量”病人的表現(xiàn),這是典型的多傳感器測量。B“辨證”過程醫(yī)生通過眼睛、鼻子、耳朵、手多方面來“測量”病人的表現(xiàn),這是典型的多傳感器測量。C“四診”,即在四診收集病癥、體征等臨床資料基礎(chǔ)上,加以分析、歸納、辨別、判斷,來認識疾病本質(zhì)的過程,這就是一個典型的基于多個信息源的融合過程。D“辨證”,即在四診收集病癥、體征等臨床資料基礎(chǔ)上,加以分析、歸納、辨別、判斷,來認識疾病本質(zhì)的過程,這就是一個典型的基于多個信息源的融合過程。正確答案：AD第4題使用多個診斷手段的原因在于:()A多個信息源比單個信息源的診斷成本更加昂貴。B使用單一的信息源存在不完全、不準確的情況,因此要使用多個信息源進行相互認證,相互支持,相互補充和相互糾正,將它們?nèi)诤掀饋?就可以得到更為準確的診斷過程。C使用多個內(nèi)容相同的信息源可以使診斷結(jié)果更加準確。D單個信息源不容易獲得。第2節(jié)傳感器數(shù)據(jù)的特點第1題關(guān)于數(shù)據(jù)，下面說法正確的是（多項選擇）：A數(shù)據(jù)是事實或觀察的結(jié)果B數(shù)據(jù)與信息是等價的C是信息的表現(xiàn)形式和載體D數(shù)據(jù)可以是符號、文字、數(shù)字、語音、圖像、視頻等正確答案：ACD第2題從數(shù)據(jù)的來源來看,數(shù)據(jù)分為哪2類:()A大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)B離線數(shù)據(jù)和在線數(shù)據(jù)C硬數(shù)據(jù)和軟數(shù)據(jù)D云端數(shù)據(jù)和本地數(shù)據(jù)第3題傳感器數(shù)據(jù)在傳輸過程包括哪些不確定因素（多項選擇）：A丟包現(xiàn)象B延時現(xiàn)象C增大現(xiàn)象D變小現(xiàn)象正確答案：AB第4題傳感器測量的不確定性包括哪些不確定因素（多項選擇）：A常值誤差B漂移誤差C隨機噪聲D丟包誤差正確答案：ABC第5題常值誤差的特點是:()A隨著時間的推移誤差會變得越來越大。B傳感器的測量數(shù)據(jù)和真實狀態(tài)相比,始終存在一個數(shù)據(jù)上的差別,這個差別是一個常數(shù)。C傳感器的測量數(shù)據(jù)和真實狀態(tài)相比,始終存在一個數(shù)據(jù)上的差別,這個差別是正的常數(shù)D隨著使用時間的增加,傳感器會發(fā)熱進一步導致其電磁特性發(fā)生改變,甚至連阻值都會發(fā)生持續(xù)的變化,導致常值誤差。第6題漂移誤差的特點是:()A隨著時間的推移誤差會變得越來越大。B傳感器的測量數(shù)據(jù)和真實狀態(tài)相比,始終存在一個數(shù)據(jù)上的差別,這個差別是負的常數(shù)。C漂移誤差不可以通過傳感器的標定進行消除。D漂移誤差需要使用隨機過程描述這些噪聲的特性。第7題隨機噪聲的特點是:()A隨著時間的推移誤差會變得越來越大。B傳感器的測量數(shù)據(jù)和真實狀態(tài)相比,始終存在一個數(shù)據(jù)上的差別,這個差別是一個常數(shù)C隨著使用時間的增加,傳感器會發(fā)熱進一步導致其電磁特性發(fā)生改變,甚至連阻值都會發(fā)生持續(xù)的變化,導致常值誤差。D沒有確定的誤差值,因此很難進行消除。第8題通過傳感器的標定可以消除傳感器測量數(shù)據(jù)存在的什么誤差?()A相關(guān)噪聲B常值誤差C漂移誤差D隨機噪聲誤差正確答案：BC傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)處理第1題關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理，下面說法正確的是（多項選擇）：A只有傳感器損壞時產(chǎn)生的錯誤測量數(shù)據(jù)，才需要進行數(shù)據(jù)預(yù)處理過程。B對于分布在不同平臺的相同或不同類型傳感器，在對其觀測數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合前，一般都需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。C如何衡量多個測量值與真實值的差別，然后進行平均，是多傳感器融合數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要問題。D由于其所在位置各不相同，所選的觀測坐標系不一樣，加上傳感器的采樣頻率也有很大差別，

因此即使是對同一個目標進行觀測，各傳感器得到的觀測數(shù)據(jù)也會有很大的差別。正確答案：BD第2題關(guān)于被測參數(shù),其分布描述為,其含義為:()A均值為,方差為的高斯白噪聲。B均值為,方差為的有色噪聲。C均值為,方差為的高斯白噪聲。D均值為,方差為的有色噪聲。第3題測量數(shù)據(jù)與被測參數(shù)的關(guān)系為,這意味著:()A測量數(shù)據(jù)為高斯白噪聲,且其均值為被測參數(shù)的均值,方差為被測參數(shù)的方差。B測量數(shù)據(jù)為有色白噪聲,且其均值為被測參數(shù)的均值,方差為被測參數(shù)的方差。C測量數(shù)據(jù)為高斯白噪聲,且其均值為被測參數(shù),方差為被測參數(shù)的方差。D測量數(shù)據(jù)為高斯白噪聲,且其均值為被測參數(shù),方差與被測參數(shù)的方差無關(guān)。第4題用、表示第個和第個傳感器的輸出,則其一次讀數(shù)和之間的置信距離為:()ABCD第5題關(guān)于置信矩陣,下面說法正確的是:()A置信距離表示兩個傳感器和之間的相互差異性。B置信距離表示兩個傳感器和之間的相互矛盾性。C置信距離表示兩個傳感器和之間的相互支持性。D置信距離表示兩個傳感器和之間的相互決定性。第6題當時,置信距離的關(guān)系為:()ABCD第7題當或時,置信距離的關(guān)系為:()ABCD第8題當或時,置信距離的關(guān)系為:()ABCD第9題選擇合適的閾值,將置信矩陣變?yōu)殛P(guān)系矩陣,關(guān)系矩陣中的參數(shù)的值為:()ABCD第10題關(guān)系矩陣中的參數(shù)的含義為:()A對于兩傳感器共存在兩種支持關(guān)系:當時,表明傳感器1與傳感器2相互強支持;當時,表明傳感器1與傳感器2無支持關(guān)系。B對于兩傳感器共存在兩種支持關(guān)系:當時,表明傳感器1與傳感器2無支持關(guān)系;當時,表明傳感器1與傳感器2相互強支持。C對于兩傳感器共存在兩種支持關(guān)系:當時,表明傳感器1與傳感器2無支持關(guān)系;當時,表明傳感器1與傳感器2相互強支持。D對于兩傳感器共存在兩種支持關(guān)系:當時,表明傳感器1與傳感器2無支持關(guān)系;當時,表明傳感器1與傳感器2相互強支持。第11題關(guān)于參與融合的測量數(shù)據(jù),下列說法正確的是:()A測量數(shù)據(jù)依據(jù)置信矩陣選擇的。B選擇測量數(shù)據(jù)的原則是:如果一個傳感器被3個傳感器支持,則它的讀數(shù)是有效的。C某一個測量數(shù)據(jù)被多個傳感器的測量數(shù)據(jù)支持,具體幾個,也需要設(shè)定合適的閾值。D擁有等于設(shè)定閾值的傳感器支持,則它的讀數(shù)是有效的。傳感器管理第1題傳感器管理的作用包括（多項選擇）：A提高測量數(shù)據(jù)的質(zhì)量。B獲得更為全面、準確度更高的信號。C將測量噪聲去除。D提高融合結(jié)果的性能。正確答案：ABD第2題傳感器管理的研究問題包括（多項選擇）：A傳感器性能預(yù)測B傳感器空間和時間作用范圍的控制準則C傳感器配置和控制策略D傳感器對目標分配的優(yōu)先級技術(shù)和交接技術(shù)正確答案：ABCD第1節(jié)為什么僅用平均不可以？第1題使用平均的方法能夠消除傳感器測量數(shù)據(jù)存在的什么誤差?()A常值誤差B高斯白噪聲C相關(guān)噪聲D測量錯誤第2題以下不屬于數(shù)據(jù)融合的人工智能類方法的是()A模糊邏輯推理B神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C專家系統(tǒng)D卡爾曼濾波第3題目前,多傳感器信息融合方法主要有哪些?()A貝葉斯估計B神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C小波變換D卡爾曼濾波EDempster-shafer理論正確答案：ABCDE第2節(jié)解決的主要問題及估計融合算法概述第1題離散系統(tǒng)的過程狀態(tài)方程描述如下關(guān)系:()A待估計狀態(tài)隨時間的變化關(guān)系。B測量隨時間的變化關(guān)系。C待估計狀態(tài)與測量之間的關(guān)系。D測量與待估計狀態(tài)的變化關(guān)系。第2題離散系統(tǒng)的過程狀態(tài)方程中,為:()A系統(tǒng)狀態(tài)B狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣C過程噪聲分布矩陣D過程噪聲向量第3題離散系統(tǒng)的過程狀態(tài)方程中,為:()A系統(tǒng)狀態(tài)B狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣C過程噪聲分布矩陣D過程噪聲向量第4題離散系統(tǒng)的過程狀態(tài)方程中,為:()A系統(tǒng)狀態(tài)B狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣C過程噪聲分布矩陣D過程噪聲向量第5題離散系統(tǒng)的過程狀態(tài)方程中,為:()A系統(tǒng)狀態(tài)B狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣C過程噪聲分布矩陣D過程噪聲向量第6題設(shè)系統(tǒng)共有3個傳感器,測量方程為:()ABCD前面都包括,共有3個測量方程。第7題多傳感器系統(tǒng)的測量方程中,為:()A第個傳感器的測量向量B傳感器個數(shù)C測量矩陣D測量噪聲第8題多傳感器系統(tǒng)的測量方程中,為:()A第個傳感器的測量向量B傳感器個數(shù)C測量矩陣D測量噪聲第9題多傳感器系統(tǒng)的測量方程中,為:()A第個傳感器的測量向量B傳感器個數(shù)C測量矩陣D測量噪聲第10題多傳感器系統(tǒng)的測量方程中,為:()A第個傳感器的測量向量B傳感器個數(shù)C測量矩陣D測量噪聲第11題多傳感器估計融合的任務(wù)是:()A基于離散系統(tǒng)的過程狀態(tài)方程和測量方程,利用多個傳感器測量,獲得系統(tǒng)狀態(tài)的估計。B利用多個傳感器測量,獲得系統(tǒng)狀態(tài)的估計,與過程模型無關(guān),但和測量模型有關(guān)。C利用多個傳感器測量,獲得系統(tǒng)狀態(tài)的估計,與過程模型有關(guān),但和測量模型無關(guān)。D基于離散系統(tǒng)的過程狀態(tài)方程和測量方程,利用多個傳感器測量,獲得系統(tǒng)狀態(tài)。第1節(jié)測量融合方法I第1題測量融合算法適用于哪種多傳感器融合系統(tǒng):()A分布式結(jié)構(gòu)B集中式結(jié)構(gòu)C分布式、集中式都可以D分布式、集中式都不可以第2題測量融合算法I的測量矩陣為:()ABCD第3題測量融合算法I的測量數(shù)據(jù)向量為:()ABCD第4題測量融合算法I的測量方差矩陣為:()ABCD第5題測量融合算法I的濾波增益為:()A,其中B,其中C,其中D,其中第6題當系統(tǒng)有2個傳感器時,測量融合算法I的狀態(tài)更新步驟為:()ABCD第7題當系統(tǒng)有2個傳感器時,測量融合算法I的估計方差更新步驟為:()ABCD第2節(jié)測量融合方法II第1題測量融合算法II的測量數(shù)據(jù)向量為()ABCD第2題測量融合算法II的測量矩陣為()ABCD第3題當系統(tǒng)含有2個傳感器時,測量融合算法II的測量方差矩陣為:()ABCD第3節(jié)兩種測量融合方法的性能分析第1題關(guān)于兩種測量融合方法的性能,下面哪種是正確的?()A當初始狀態(tài)相同,且測量矩陣相同時,兩種測量融合方法相同,且方法I的計算量小。B當初始狀態(tài)相同,且測量矩陣相同時,兩種測量融合方法相同,且方法II的計算量小。C當初始狀態(tài)相同,且測量矩陣相同時,兩種測量融合方法相同,且兩種方法的計算相同。D當初始狀態(tài)相同,且測量矩陣相同時,兩種測量融合方法相同,無法判斷計算量的大小。第2題當測量矩陣不相同時,下面哪種是正確的?()A無法判斷兩種測量融合方法的性能。B測量融合方法I的性能更好。C測量融合方法II的性能更好。D兩種方法的性能是一樣的。第3題關(guān)于選擇兩種方法的原則,下面說法正確的是(多項選擇):()A當測量矩陣相同時,選擇測量融合方法II。B當測量矩陣相同時,選擇測量融合方法I。C當測量矩陣不同時,選擇測量融合方法II和I都可。D當測量矩陣不同時,選擇測量融合方法I。第1節(jié)TracktoTrack方法第1題TracktoTrack方法適用于哪種多傳感器融合系統(tǒng):()A分布式結(jié)構(gòu)B集中式結(jié)構(gòu)C分布式、集中式都可以D分布式、集中式都不可以第2題TracktoTrack方法的第一步完成如下功能:()A基于每個傳感器的測量,利用Kalman濾波器進行估計,直接獲得待估計狀態(tài)的估計結(jié)果。B基于每個傳感器的測量,利用Kalman濾波器進行估計,獲得基于每一個測量的關(guān)于狀態(tài)的估計。C基于所用傳感器的測量組成的測量向量,利用Kalman濾波器進行估計,直接獲得待估計狀態(tài)的估計結(jié)果。D基于所用傳感器的測量組成的測量向量,利用Kalman濾波器進行估計,獲得基于每一個測量的關(guān)于狀態(tài)的估計。第3題TracktoTrack方法的第二步,基于線性估計原理將和進行融合:()ABCD第4題TracktoTrack方法的方差為()ABCD第2節(jié)CI融合方法第1題CI融合方法適用于哪種多傳感器融合系統(tǒng):()A分布式結(jié)構(gòu)B集中式結(jié)構(gòu)C分布式、集中式都可以D分布式、集中式都不可以第2題CI融合方法的第一步完成如下功能:()A基于每個傳感器的測量,利用Kalman濾波器進行估計,直接獲得待估計狀態(tài)的估計結(jié)果。B基于每個傳感器的測量,利用Kalman濾波器進行估計,獲得基于每一個測量的關(guān)于狀態(tài)的估計。C基于所用傳感器的測量組成的測量向量,利用Kalman濾波器進行估計,直接獲得待估計狀態(tài)的估計結(jié)果。D基于所用傳感器的測量組成的測量向量,利用Kalman濾波器進行估計,獲得基于每一個測量的關(guān)于狀態(tài)的估計。第3題CI融合方法的實質(zhì)為加權(quán)平均,求,滿足,使得中的:()A最小B最大C由決定是最大還是最小。D導數(shù)為0。第4題CI融合方法的融合結(jié)果為其中,權(quán)值由下面()決定。A求解等式獲得的。B求,滿足,使得中的最小。C求,滿足,使得中的最大。D求,滿足,使得中的的導數(shù)為0得到。第5題CI融合算法的方差按照如下方法求得:()A求,滿足,使得中的最大,此時的。B求,滿足,使得中的最大,得到,進而按照上式計算得到。C求,滿足,使得中的最小,得到,進而按照上式計算得到。D求,滿足,使得中的最小,此時的。第1節(jié)貝葉斯理論第1題多選題貝葉斯理論的主要應(yīng)用的領(lǐng)域有(多選題):()A模式識別B輔助智能決策C醫(yī)療診斷D數(shù)據(jù)融合正確答案：ABCD第2題與經(jīng)典概率方法存在明顯差異,貝葉斯推理認為待估計參數(shù)是一個:()A隨機變量B固定變量C隨機數(shù)D常數(shù)第3題由于加入了(),貝葉斯推理修正了樣本的不確定性A后驗信息B后驗分布C先驗概率D先驗信息第4題設(shè)利用一傳感器對A事件的發(fā)生進行檢測,檢測結(jié)果為B,有概率分布,則Ai為真值,B為:()A測量值B估計值C概率值D測試值第5題在給定證據(jù)B的情況下,假設(shè)事件發(fā)生的后驗概率為:()A.ABC第6題假設(shè)同學A去參加數(shù)學考試的概率為0.9,如果他參加考試且考試合格的概率為0.6,那么他不合格的概率為()A0.54B0.4C0.44D0.06第7題為研究愛吃糖與患糖尿病之間的關(guān)系,隨機從醫(yī)院患者中抽取樣本進行分析。已知一個人愛吃糖的概率為0.4,愛吃糖且患糖尿病的概率為0.7,愛吃糖沒患糖尿病的概率為0.05,那么一個人不患糖尿病的概率為()A0.26B0.45C0.69D0.89第2節(jié)貝葉斯融合第1題已知事件A與事件B發(fā)生與否伴隨出現(xiàn)，依據(jù)貝葉斯公式可以得到：P(B|A)=P(A|B)*M/P(A)，則M=（）AP(AB)B1-P(B)C1-P(A)DP(B)第2題如題1中，給定貝葉斯公式P(B|A)=P(A|B)*M/P(A)，其中公式P(B|A)為：A先驗概率B后驗概率C全概率D聯(lián)合概率第3題基于貝葉斯統(tǒng)計的目標識別融合滿足下列形式:()ABCD第4題物體為金礦的概率為0.3,兩個儀器同時檢測該物體,儀器1漏檢率(是礦物但檢測為非礦物)為0.2,誤檢率(非礦物卻檢測為是礦物)為0.1;儀器2漏檢率為0.1,誤檢率為0.1。則兩個儀器都檢測物體為金礦,物體為金礦的概率為?()A96.86%B81.28%C77.42%D72.42%第5題儀器1檢測物體為金礦,儀器2檢測物體為非金礦,則物體為金礦的概率為?()A21.43%B26.38%C27.59%D22.42%第3節(jié)貝葉斯應(yīng)用實例第1題一個人去參加聚會為真的概率為0.3,如果他參加聚會后醉酒的概率為0.6。那么他醉酒為假的概率為多少:()A0.18B0.82C0.12D0.4第2題對于變量有兩個以上的情況，貝葉斯定理亦成立，有：P(A|B,C)=

[P(B|A)*M*P(A)]/[P(B)*P(C|B)]，則M=（）AP(C|A,B)

BP(A|C)CP(B|C)

DP(A,B|C)第3題一個人咳嗽的概率為0.2,如果咳嗽的人80%都在感冒,沒咳嗽的人感冒的概率為5%,那么此人沒感冒的概率為多少:()A0.80B0.20C0.04D0.10第4題貝葉斯推理的優(yōu)點以下不正確的是:()A使用貝葉斯推理融合算法與沒有進行數(shù)據(jù)融合前相比,提高了推理的可信度;B不需要各傳感器的概率密度函數(shù),可以用主觀概率代替事件的先驗概率;C各傳感器給出不同判決結(jié)果后,能夠推理得到一個判決結(jié)果;D不需要先驗概率和似然函數(shù)。第5題貝葉斯推理的缺點以下不正確的是的:()A要求各個假設(shè)事件互斥;B不能夠用測量結(jié)果對先驗概率進行更新;C當多個假設(shè)事件和各事件條件相關(guān)時,計算復(fù)雜;D不能處理不確定性問題。第1節(jié)DS證據(jù)理論的由來第1題證據(jù)理論的核心是什么:()ADempster合成規(guī)則BShafer合成規(guī)則C專家系統(tǒng)D信息融合第2題證據(jù)理論有哪些局限性(多選):()A要求證據(jù)必須是獨立的,而這有時不易滿足;B證據(jù)合成規(guī)則沒有非常堅固的理論支持,其合理性和有效性還存在較大的爭議;C計算上存在著潛在的指數(shù)爆炸問題;D證據(jù)理論合成公式不合理。正確答案：ABC第3題哪位專家“將信任函數(shù)推廣到識別框架的所有模糊子集上”:()AShortliffeBDubois&PradeCSmets等DPawlak第4題“Dempster證據(jù)合成公式的Bayes近似方法,使得焦元個數(shù)小于等于識別框架中元素的個數(shù)”是誰提出的:()AYen等人BTessemCDubois&PradeDVoorbraak第5題Dempster的學生G.Shafer對證據(jù)理論做了進一步的發(fā)展,引入()概念,形成了一套基于“證據(jù)”和“組合”來處理不確定性推理問題的數(shù)學方法:

A信任函數(shù)B似然度C正確度D離散值第6題證據(jù)理論最早應(yīng)用于()A信息融合B專家系統(tǒng)C情報分析D決策分析第7題下面關(guān)于DS證據(jù)理論的說法不正確的是()A證據(jù)理論能夠區(qū)分不知道引起的不確定B證據(jù)理論滿足比概率論更強的公理系統(tǒng)C證據(jù)理論可以處理證據(jù)影響一類假設(shè)的情況D要求辨別框中的元素滿足相互排斥的條件第2節(jié)DS證據(jù)理論計算方法第1題證據(jù)理論的特點以下不正確的是:()A滿足比Bayes概率理論更弱的條件,即不必滿足概率可加性。B具有直接表達“不確定”和“不知道”的能力。C不但允許人們將信度賦予假設(shè)空間的單個元素,而且還能賦予它的子集。D需要先驗概率和似然函數(shù)。第2題基本概率分配表述正確的是:()Am(?)=1Bm(?)=0CD第3題對A的信任程度Bel(A)、命題A的基本概率數(shù)m(A)和A為非假的信任程度（似真函數(shù)）Pl(A)三者的關(guān)系是什么：Am(A)≤Bel(A)≤Pl(A)BBel(A)≤m(A)≤Pl(A)CBel(A)≤Pl(A)≤m(A)

DPl(A)≤m(A)≤Bel(A)第4題信度區(qū)間的表示方法為:()A[m(A),Pl(A)]B[Pl(A),Bel(A)]C[Bel(A),m(A)]D[Bel(A),Pl(A)]第5題“所有沒有分配給這個命題的反命題的概率分配值的和”是:()A疑惑度B正確度C似然度D信任度第6題“傳感器直接分配給該命題證據(jù)所對應(yīng)的概率分配值的和”是:()A不信任度B似然度C疑惑度D支持度第7題對于相互獨立的不同證據(jù)源,有不同的基本概率分配函數(shù)。Dempsey-Shafer合成公式采用正交和將不同的基本概率分配函數(shù)合成為一個新的基本概率分配函數(shù)。公式定義如下:其中k是沖突系數(shù),k越接近1表示證據(jù)源之間()A沖突越嚴重B越一致C差距越小D越相似第3節(jié)DS證據(jù)理論的悖論第1題證據(jù)理論悖論產(chǎn)生的原因以下不正確的是:()A信息源信息量不同B證據(jù)理論不太合理C傳感器本身的可靠性不同D主觀判斷存在誤差第2題對沖突系數(shù)描述正確的是:()A沖突系數(shù)越大,則沖突越大B沖突系數(shù)越大,則沖突越小C沖突系數(shù)的大小不影響證據(jù)融合效果D沖突系數(shù)=1時,組合效果最好第3題什么情況下最容易出現(xiàn)證據(jù)理論悖論:()A信息源相關(guān)性太強B基本信任分配函數(shù)不存在沖突C信息源信息量相同D存在一條證據(jù)的某一命題的基本信任分配為0第4題以下哪種信任分配最容易出現(xiàn)證據(jù)理論悖論:()A證據(jù)E1:m1(a)=1,m1(b)=0;證據(jù)E2:m2(a)=0,m2(b)=1。B證據(jù)E1:m1(a)=0.9,m1(b)=0.1;證據(jù)E2:m2(a)=0.1,m2(b)=0.9。C證據(jù)E1:m1(a)=0.2,m1(b)=0.8;證據(jù)E2:m2(a)=0.8,m2(b)=0.2。D證據(jù)E1:m1(a)=0.7,m1(b)=0.3;證據(jù)E2:m2(a)=0.7,m2(b)=0.3。第5題如何避免證據(jù)理論悖論:()A去掉其中一個證據(jù)B改變值大小C直接修改信任分配數(shù)值D利用專家證據(jù)對問題進行重新分析第6題假設(shè)識別框架Q

={A,B,C}，現(xiàn)有兩條證據(jù)：證據(jù)E1：m1(A)=0.99，m1(B)=0.01，m1(C)=0；證據(jù)E2：m2(A)=0

，m2(B)=0.01，m2(C)=0.99。請問沖突系數(shù)K=1?∑B∩C≠?m1(B)?m2(C)等于多少：A0.900

B0.9990

C0.9999

D0.9900

第4節(jié)證據(jù)理論的應(yīng)用實例第1題在一個盒子里有一個球,球的顏色非黑即白,并且從兩個不同的獨立信息源得到:m1({黑})=0.4,m1({白})=0.5,m1({黑,白})=0.1m2({黑})=0.5,m2({白})=0.3,m2({黑,白})=0.2則由DS證據(jù)理論組合規(guī)則得到?jīng)_突系數(shù)為:()A0.12B0.25C0.37D0.49第2題接上一題,采用證據(jù)理論融合上一題中的證據(jù),得到關(guān)于盒子中球為黑色的基本概率數(shù)為()A0.0317B0.4444C0.5238D0.1024第3題接上一題,采用證據(jù)理論融合上一題中的證據(jù),得到關(guān)于盒子中球為白色的基本概率數(shù)為()A0.0317B0.4444C0.5238D0.1024第4題接上一題,采用證據(jù)理論融合上一題中的證據(jù),得到關(guān)于盒子中球為白色或黑色的基本概率數(shù)為()A0.0317B0.4444C0.5238D0.1024第5題BPA的Bayes近似中,以下說法不正確的是:()ABayes近似法是由

Voorbraak發(fā)現(xiàn)的B如果是單個假設(shè)集合,分配的函數(shù)值等于0C子集會變少D要求辨別框中的元素滿足相互相關(guān)無人系統(tǒng)簡介及無人系統(tǒng)感知問題第1題USV是下列哪一系統(tǒng)的簡稱?()A無人機B地面無人車C水面無人船D無人駕駛汽車第2題無人系統(tǒng)的感知問題不包括()()A定位計算B姿態(tài)估計C狀態(tài)評估D反饋控制第3題Allan方差在無人系統(tǒng)狀態(tài)估計中主要用于()信息的噪聲估計。()AGPS信號B陀螺儀C加速度計D速度第2節(jié)多源信息感知技術(shù)第1題GPS/INS組合導航具體分為____和____兩種計算模式。正確答案：:緊組合正確答案：:松組合第2題MEMSIMU通常包括正交安裝的3個____和3個____。正確答案：:陀螺儀正確答案：:加速度計解決方法及實驗結(jié)復(fù)雜場景中農(nóng)作物分類與檢測方法研究第1題對于圖像處理問題來講,農(nóng)業(yè)應(yīng)用背景有何困難:()A農(nóng)作物具有高度的相似性、對象比較小的特點。B圖像內(nèi)目標背景復(fù)雜。C農(nóng)作物之間存在相互重疊情況。D以上都包括。第2題關(guān)于圖像識別和檢測任務(wù),下面的說法正確的是:()A對圖像中的蔬菜品種進行分類是識別任務(wù),判斷該蔬菜在圖像中的左邊也是識別任務(wù)。B對圖像中的蔬菜品種進行分類是檢測任務(wù),判斷該蔬菜在圖像中的左邊也是檢測任務(wù)。C對圖像中的蔬菜品種進行分類是識別任務(wù),判斷該蔬菜在圖像中的左邊是檢測任務(wù)。D對圖像中的蔬菜品種進行分類是檢測任務(wù),判斷該蔬菜在圖像中的左邊是識別任務(wù)。第3題所謂細粒度圖像,指的是圖像具有以下特點:()A農(nóng)作物種類之間具有高度相似性,相同種類雖有不同,但很相似。B農(nóng)作物種類之間具有高度相似性,不同種類雖有不同,但很相似。C農(nóng)作物種類之間具有高度相似性,相同種類從不同角度看也有很大的區(qū)別。D農(nóng)作物種類之間具有高度相似性,不同種類的農(nóng)作物有很大不同。第4題在構(gòu)建智慧農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫時，我們使用了以下那幾種方法（多項選擇）：A對圖像進行隨機裁剪，并對裁剪后得到的圖像進行隨機的縮放。B以0.5的概率將每個圖像水平和垂直隨機翻轉(zhuǎn)180度來增加圖像的多樣性。C順時針隨機將每個圖像旋轉(zhuǎn)90、180和270度來增加各個角度的圖像數(shù)量。D以指數(shù)方式更改每個像素的飽和度S和亮度V分量來增加照明的變化。E隨機選取圖像并將其解碼為[0，255]的原始像素值，并對其隨機添加具有正態(tài)分布N（0，0.1）椒鹽噪聲和高斯噪聲。F將任意兩張圖像進行線性疊加得到一張新的訓練圖像。正確答案：ABCDEF第5題我們提出的多模型融合細粒度分類框架包括以下幾個模塊（多項選擇）：A數(shù)據(jù)預(yù)處理B多流特征提取C概率融合D檢測模塊正確答案：ABC第6題我們提出的多尺度小目標檢測方法包括以下幾個模塊（多項選擇）：A輕量級網(wǎng)絡(luò)和特征融合B卷積注意力C非最大抑制D分類模塊正確答案：ABC第十一章應(yīng)用實例之三：建筑的健康監(jiān)測第1題建筑抗震性能水平在進行等級劃分的時候可參考的主要指標為____。正確答案：:最大層間位移角第2題在對建筑物的健康狀態(tài)進行監(jiān)測的過程中,要綜合考慮傳感器在____維度和____維度上的變化,以獲得更準確的判別結(jié)果。正確答案：:時間正確答案：:空間第3題建筑物在地震波的作用下,較大的相對位移通常發(fā)生在較____的樓層。正確答案：:低第4題基于網(wǎng)絡(luò)模型的健康狀態(tài)分類方法在實際應(yīng)用場景中有時會出現(xiàn)相鄰類別錯判的情形,其主要原因是:()A網(wǎng)絡(luò)模型無法提取到數(shù)據(jù)中蘊含的隱藏信息;B用于訓練網(wǎng)絡(luò)模型的樣本數(shù)量不足;C判定類別時位于邊界的值不易確定具體的歸屬類別。第5題在真實測量數(shù)據(jù)有限的情況下,可以采用____代替真實對象,為它提供不同的____,并獲得相應(yīng)的實驗數(shù)據(jù)。正確答案：:仿真模型正確答案：:外部激勵第十二章應(yīng)用實例之四：無人駕駛車輛系統(tǒng)中的目標跟蹤第1題目標跟蹤流程的正確順序為：（）1.目標建模2.目標模型3.目標狀態(tài)預(yù)測4.目標跟蹤驗證策略5.目標模型更新A21354B54321C12345D21345第2題目標跟蹤的原則有哪些:()A目視化B標準化C一致性D及時有效正確答案：ACD第3題關(guān)于雷達目標跟蹤,說法錯誤的是()A雷達具有最大跟蹤距離B雷達捕獲目標有數(shù)量限制C雷達目標跟蹤功能不可以用于船舶自動避碰D雷達目標跟蹤誤差與所接傳感器誤差有關(guān)第4題雷達目標跟蹤的局限性最主要的是()A誤跟蹤和目標丟失B跟蹤距離有限C跟蹤精度差D跟蹤數(shù)量有限第5題雷達目標跟蹤產(chǎn)生漏警的主要原因是:()A雷達有誤差B目標回波太強C安全界限數(shù)值過大D目標回波太弱正確答案：ABCD第1節(jié)最小二乘估計第1題用表示待估計量,,分別表示第次觀測數(shù)據(jù)和加型觀測噪聲,為觀測矩陣,線性觀測方程用如下方程描述:()ABCD第2題將個觀測數(shù)據(jù)寫為方程,其中為:()A為一個列向量,具體為B為一個列向量,具體為C為一個行向量,具體為D為一個行向量,具體為第3題下面哪個不是最小二乘的性能指標:()ABCD如果是標量時,性能指標可以簡化為第4題如何利用性能指標求得最小二乘的估計結(jié)果:()A性能指標函數(shù)求極大值,令,解方程得到的就是所求的估計參數(shù)。B性能指標函數(shù)求極小值,令,解方程得到的就是所求的估計參數(shù)。C性能指標函數(shù)求極大值,令,解方程得到的就是所求的估計參數(shù)。D性能指標函數(shù)求極小值,令,解不等式得到的就是所求的估計參數(shù)。第5題利用最小二乘方法,獲得估計參數(shù)的計算方法如下:()ABCD第6題最小二乘法確定曲線回歸方程的原則是什么()A各觀測點距曲線的縱向距離相等B各觀測點距曲線的垂直距離相等C各觀測點距曲線的縱向距離平方和最小D各觀測點距曲線的垂直距離平方和最小第2節(jié)加權(quán)最小二乘第1題關(guān)于加權(quán)最小二乘的思想,下面說法正確的是:()A若能得到傳感器的測量噪聲方差,就可以利用這個方差來減小估計結(jié)果的偏差。B如果測量傳感器的噪聲方差比較小,說明測量數(shù)據(jù)相對準確,可以利用這些數(shù)據(jù)來進行估計。C如果測量傳感器的噪聲方差比較大,則可以減小這些數(shù)據(jù)在估計中的作用。D加權(quán)最小二乘就是依據(jù)傳感器的測量性能對測量數(shù)據(jù)進行加權(quán)處理,而不再“一視同仁”。正確答案：ABCD第2題關(guān)于測量噪聲的特性,加權(quán)最小二乘方法的要求是:()A測量噪聲相關(guān)。B測量噪聲不相關(guān)。C測量噪聲的均值為0.D與測量噪聲的相關(guān)性無關(guān)。第3題下面哪一個為最小二乘加權(quán)估計的性能指標:()ABCD第4題最小二乘加權(quán)估計的權(quán)重一般取值為:()A傳感器的測量方差。B傳感器的測量方差的平方。C傳感器測量方差的倒數(shù)。D傳感器測量方差的導數(shù)。第5題利用最小二乘方法,獲得估計參數(shù)的計算方法如下:()ABCD第3節(jié)遞推最小二乘第1題關(guān)于遞推估計的核心思想,下面說法正確的是:()A在獲得測量數(shù)據(jù)以后及時地進行處理,而不必等到所有測量數(shù)據(jù)都獲得后再進行估計。B在估計當前時刻的參數(shù)時,可以利用前一次得到的結(jié)果,而不必將數(shù)據(jù)全部重新計算一遍。C如果已經(jīng)得到第步的估計,當?shù)诓降臏y量到達后,在已知情況下,可以利用、和構(gòu)造估計量使估計結(jié)果越來越接近估計量的真實值。D基于初始值,利用線性變換的方法,構(gòu)造一個等式,基于解方程計算得來。正確答案：ABC第2題關(guān)于和之間,它們之間的變量關(guān)系,下面說法正確的是:()A,,B,,C,,D,,第3題設(shè),則關(guān)于,下面正確的是:()ABCD正確答案：CD第4題關(guān)于遞推最小二乘的初值,,下面說法正確的是:()A為一正數(shù),為一大的正數(shù)或正定矩陣,其維數(shù)與相同B為任意數(shù),為一大的正數(shù)或正定矩陣,其維數(shù)與相同C為任意數(shù),為任意數(shù),其維數(shù)與相同D為一合適的數(shù),為任意數(shù),其維數(shù)與相同第5題遞推最小二乘方法由以下兩個遞推公式組成:()A,B,C,D,第4節(jié)Kalman濾波器第1題Kalman濾波器是常用的狀態(tài)估計方法,指的是:()A它只能估計一個常量。B它既可以估計常量,也能夠估計變化的量,只要該量可以使用過程模型描述。C它只能用來估計變化的量。D以上都不對。第2題假設(shè)線性離散系統(tǒng)的過程模型為,其中是待估計量,為:()A過程矩陣,表示狀態(tài)變換的關(guān)系。B過程噪聲,表示變成過程中的不確定程度。C測量矩陣,表示狀態(tài)和測量之間的關(guān)系。D測量噪聲,表示測量的不確定性。第3題假設(shè)線性離散系統(tǒng)的過程模型為,其中是待估計量,為:()A過程矩陣,表示狀態(tài)變換的關(guān)系。B過程噪聲,表示變成過程中的不確定程度。C測量矩陣,表示狀態(tài)和測量之間的關(guān)系。D測量噪聲,表示測量的不確定性。第4題假設(shè)線性離散系統(tǒng)的測量模型為,其中,是通過傳感器得到的測量數(shù)據(jù),為:()A過程矩陣,表示狀態(tài)變換的關(guān)系。B過程噪聲,表示變成過程中的不確定程度。C測量矩陣,表示狀態(tài)和測量之間的關(guān)系。D測量噪聲,表示測量的不確定性。第5題假設(shè)線性離散系統(tǒng)的測量模型為,其中,是通過傳感器得到的測量數(shù)據(jù),為:()A過程矩陣,表示狀態(tài)變換的關(guān)系。B過程噪聲,表示變成過程中的不確定程度。C測量矩陣,表示狀態(tài)和測量之間的關(guān)系。D測量噪聲,表示測量的不確定性。第6題Kalman濾波器對系統(tǒng)噪聲的要求為:()A過程噪聲和測量噪聲為均值為0的高斯白噪聲。B過程噪聲和測量噪聲為均值為0、方差已知的高斯白噪聲,且不相關(guān)。C過程噪聲和測量噪聲為均值已知、方差為0的高斯白噪聲,且不相關(guān)。D過程噪聲和測量噪聲為均值已知、方差為0的高斯白噪聲,且不相關(guān)。第7題一般情況下,Kalman濾波器的過程噪聲方差使用下面哪個變量表示:()ABCD第8題一般情況下,Kalman濾波器的測量噪聲方差使用下面哪個變量表示:()ABCD第9題和的區(qū)別為:()A測量與待估計量之間的時間關(guān)系不同,其中是使用時刻及其以前各個時刻的測量值估計時刻的狀態(tài)期望值,即,而是使用時刻以前的各個時刻(注意:不包括時刻)的測量值,來估計時刻的狀態(tài)期望值,即。B測量與待估計量之間的時間關(guān)系不同,其中是使用時刻及其以前各個時刻的測量值估計時刻的狀態(tài)期望值,即,而是使用時刻以前的各個時刻(注意:不包括時刻)的測量值,來估計時刻的狀態(tài)期望值,即。C測量與待估計量之間的時間關(guān)系不同,其中是使用時刻及其以前各個時刻的測量值估計時刻的狀態(tài)期望值,即,而是使用時刻以前的各個時刻(注意:不包括時刻)的測量值,來估計時刻的狀態(tài)期望值,即。D測量與待估計量之間的時間關(guān)系不同,其中是使用時刻以前的各個時刻(注意:不包括時刻)的測量值,來估計時刻的狀態(tài)期望值,即,而是使用時刻及其以前各個時刻的測量值估計時刻的狀態(tài)期望值,即。第10題Kalman濾波器的狀態(tài)向前一步預(yù)測是下面哪個公式實現(xiàn)的?()ABCDE第11題Kalman濾波器的狀態(tài)更新是下面哪個公式實現(xiàn)的?()ABCDE第12題Kalman濾波器的濾波增益是下面哪個公式實現(xiàn)的?()ABCDE第13題Kalman濾波器的狀態(tài)向前一步的預(yù)測方差是下面哪個公式實現(xiàn)的?()ABCDE第14題Kalman濾波器的狀態(tài)估計方差是下面哪個公式實現(xiàn)的?()ABCDE正確答案：E第15題Kalman濾波器的新息指的是?()ABCDE第16題下面關(guān)于卡爾曼濾波說法正確的是()A不適用于非平穩(wěn)過程B不適用于多維隨機過程的估計C使用狀態(tài)空間法在時域內(nèi)設(shè)計濾波器D該算法不是遞推的第5節(jié)EKF第1題EKF應(yīng)用于下面哪種系統(tǒng):()A線性系統(tǒng)B非線性系統(tǒng)C無噪聲的系統(tǒng)D線性系統(tǒng)和非線性系統(tǒng)都可以第2題設(shè)系統(tǒng)模型具有非線性關(guān)系其中為系統(tǒng)待估計狀態(tài),為系統(tǒng)過程噪聲,為系統(tǒng)測量,為測量噪聲,和是非線性的過程方程與測量方程,則系統(tǒng)模型的描述為:()A過程模型:;測量模型:B過程模型:;測量模型:C過程模型:;測量模型:D過程模型:;測量模型:第3題EKF的估計方法其中,下面的關(guān)系正確的是:()A,,,B,,,C,,,D,,,第4題EKF濾波器的狀態(tài)向前一步預(yù)測是下面哪個公式實現(xiàn)的?()ABCDE第5題EKF濾波器的狀態(tài)更新是下面哪個公式實現(xiàn)的?()ABCDE第6題EKF濾波器的濾波增益是下面哪個公式實現(xiàn)的?()ABCDE第7題EKF濾波器的狀態(tài)向前一步的預(yù)測方差是下面哪個公式實現(xiàn)的?()ABCDE第8題EKF濾波器的狀態(tài)估計方差是下面哪個公式實現(xiàn)的?()ABCDE正確答案：E第6節(jié)UKF第1題若系統(tǒng)模型為和UKF的下面這個步驟,相當于Kalman濾波器的哪個步驟()ABCDE第2題若系統(tǒng)模型為和UKF的下面這個步驟,相當于Kalman濾波器的哪個步驟()ABCDE第3題若系統(tǒng)模型為和UKF的下面這個步驟,相當于Kalman濾波器的哪個步驟()ABCDE第4題若系統(tǒng)模型為和UKF的下面這個步驟,相當于Kalman濾波器的哪個步驟()ABCDE第5題若系統(tǒng)模型為和UKF的下面這個步驟,相當于Kalman濾波器的哪個步驟()ABCDE正確答案：E第7節(jié)跟蹤模型之一：CV和CA第1題關(guān)于CV模型,下面說法錯誤的是:()ACV模型是常速度模型的簡稱。BCV模型的待估計狀態(tài)為2維,為位置和速度。CCV模型假設(shè)加速度為零均值高斯白噪聲。DCV模型的采用周期為1