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分析了无线移动传感器网络中目标的跟踪原理，研究了基本粒子滤波算法的主要技术。对基本粒子滤波的重要性函数和重采样技术进行改进后，给出了一种提高基本粒子滤波算法跟踪精度的方法。通过仿真比较可以看出改进粒子

目标跟踪与分类是现代跟踪系统的基本功能，不同的数据特性使得传统研究经常忽视两者之间的联系而将其分开处理。联合跟踪与分类研究则充分利用两者之间的耦合关系，使之互为补充，达到提高各自精度的目的。在分析联合

多示例学习是不同于传统机器学习的一种新的学习模式，近年来被应用于图像检索、文本分类等领域。提出一种基于在线学习的多示例学习算法，将其应用于目标跟踪。该算法通过构造一个在线学习的多示例分类器作为检测器，

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技术性贸易壁垒成为阻碍我国出口的主要因素，建立高效的预警预测系统已经势在必行。结合MultiAgent和Ontology技术，在JADE开发平台的基础上，给出了系统的详细设计方案和实现的关键技术。