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第五百七十四章 争吵（第2页）

。

问题也同样明显，而不能忽视。

只不过他现在没有直接说出来罢了。

“相比较于卡尔曼滤波器算法，我更倾向于使用支持向量机。”

果然，另外一个研究人员直接站起身，开口说道：

“卡尔曼滤波器算法的确优势不少，但是向量计算法却有一个很明显的优势！”

“它可以根据训练数据来构建分类或回归模型的算法，简单有效地处理高维度和非线性的数据！”

“我们可以用支持向量机来对MEMS系统输出数据进行分类回归，快速拉升高灵敏度。

而且向量机来对MEMS加速度计进行温度补偿效果。

。

。

也不是卡尔曼滤波器算法能够比拟的！”

一个身材圆滚滚的研究人员提出了自己的意见。

他这话一说出口，在场的其他几个研究人员也都满意的点点头。

这不只是他一个人商量的成果，而是他们这个小组在经过了一番商谈之后得出来的结论。

卡尔曼滤波器算法优势的确不少。

但是如果使用向量计算法来解决这个问题的话，优势只会更加明显而显著！

而且还有一些额外的效果。

然而，这一次还没等陆语说出些什么，一开始说话的那名女研究人员直接就站起身驳斥道：“不不不，我觉得你们的想法局限性太大了！”

“相比较于卡尔曼滤波器，算法支持向量计算法，需要大量的数据和计算资源，对于环境的要求也远远高于卡尔曼滤波器！”

“而且卡尔曼滤波器算法还能够解决不确定的声呐干扰问题！”

“效果绝对比支持向量机算法要好得多！”

她直接是将自己脑海中的想法说了出来，没有一点的客气。

而另外一组的研究人员也是丝毫没有客套。

他们直接反驳道：“你说的也确实没错，卡尔曼滤波器算法能在一定程度上降低声纳造成的干扰，但是对于我们的微电机系统而言，声纳问题是什么难题吗？”

“它的优点确实存在。”

“但是缺点只会比支持向量计算法要来的更加致命，而你根本就没有提到这一点！”

“你说我们的支持向量机算法需要大量的训练数据和计算资源，这个我们也没有办法反驳你，因为它的确是对于资源有着更高标准的要求。”

“但是。

。

。

你所说的卡尔曼滤波器算法就没有自己的缺点了吗？”

“有，而且还很大！”

“它虽然对于计算资源的要求没有那么高，但它却需要准确的模型和参数！

如果我们构建的模型参数不够精准，那么它的效果只会大打折扣！

＂

“我是觉得相比较于计算资源而言。”

“卡尔曼滤波器算法根本就不存在什么明显的优势，反倒是支持向量机算法更能够解决我们目前面临着的问题！”

女研究员也没有退缩，再一次摇头说道：

“我觉得你们可能对我的思路有误解！