UPS电源计算状态变量协方差矩阵的二次方根来初始化滤波器。然而，在随后的迭代中，传播和更新的Cholesky因子直接形成了sigma点。Cholesky因子的时间更新S，是利用包含加权传播的sigma点加上过程噪声协方差的矩阵二次方根的复合矩阵的QR分解来计算的。随后的Cholesky更新是必不可少的。这两步替换了P.的时间更新，克服了UKF法稳定性差的缺陷，同时又保证了协方差矩阵的半正定性。
UPS电源它在解决小样本|非线性及高维模式识别中占有重要优势，并能够推广应用到的数拟合等其他机器学习问题中，可以分析数据、识别模式，用于分类和回归分析。该方法建立在统计学习理论和结构风险最小原理基础上，不仅能解决线性分类问题，也可以对高维特征空间中的特征信息进行非线性估计。UPS电源支持向量机还支持矢量网络，是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以用于分类和回归分析。对于给定的一组训练样本，SVM算法可以建立了一个模型，分配新的实例为一类或其他类，使其成为非概率二元线性分类。一个SVM模型的粒子，如在空间中进行映射，构造一个明显的差距实现宽划分的表示，使其属于不同的类别。进而，将不同空间的粒子映射到相同的空间中，并基于粒子落在所述间隙侧的判断，进行分类预测。UPS电源统计学习引入泛化误差界的概念，就是指真实风险应该由两部分内容刻画：一是经验风险，代表分类器在给定样本上的误差；二是置信风险，代表分类器在非指定样本上的误差，是一个估计空间。
UPS电源与两个量有关：一是样本数量，显然，给定的样本数量越大，学习结果越逼近正确值，此时置信风险最小；二是分类函数的VC维，显然，VC维越大，推广能力越差，置信风险会越大。VC维是指，对于一个指标函数集，如果存在h个样本能够被函数集中的函数按所有可能的2°种形式分开，则称函数集能够把h个样本打散；函数集的VC维就是它能打散的最大样本数目h。若对任意数目的样本，都有函数能将它们打散，则函数集的VC维是无穷大，有界实函数的VC维可以通过用一定的國值将它转化成指示函数来定义。为估计指示函数，将其转化为回归问题，采用e不敏感损失函数支持向量机分类算法，预测经验风险。在特征空间中构造最优分类超平面，用特征空间中的线性函数集合将高维空间中的线性问题与低维空间的非线性问题相对应，转化为回归问题，得到在原空间非线性回归效果，从而实现原始模式空间的分类，初始化处理贝叶斯估计中的积分运算，从而得到系统状态的 (k-0，生成粒子)最小均方差估计。当粒子数量趋于无穷时，可以逼近 吏新粒子状态服从任意概率分布的系统状态。与其他滤波方法(如KF法、EKF法、UKF法 更新粒子权值等)相比，PF法不必对系统状态做任何先验假设，理论上可适用于任何能用状态空间模型描述的随机系 6=k+1 计算估计值统。但是有两个问题限制了粒子滤波法的进一步发 是否重采样？ N展：第一个问题是粒子滤波法的计算量很大；另一个 Y问题是粒子退化现象，导致计算资源的浪费和计算结 重采样果的偏差。随着半导体技术的发展，计算资源的性价比越来越高，这些问题得到有效解决，粒子滤波法又 预测下一时刻状态逐渐成为重点关注的技术之一。根据所建立的状态空间方程，应用PF法对 SOC N 是否结束？的估算，模型的准确度可以提高SOC估算的精度，在 Y保证同样精度的情况下，可减少算法的粒子采样数， 结束从而减小计算量。其计算流程如图5-7所示。 2022-05-19