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一类参数不确定时滞系统的智能控制应用研究 被引量:10
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作者 张堃 费敏锐 +2 位作者 吴建国 张培建 胡志江 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1394-1401,共8页
针对参数不确定时滞系统容易出现预测模型失效和不确定信息无法精确描述的问题,提出一种快速循环坐标下降支持向量回归(FCCDSVR)预测模型。以环模制粒机作为实验对象,利用循环坐标下降法(CCD)求解支持向量回归模型的目标函数,快速优化... 针对参数不确定时滞系统容易出现预测模型失效和不确定信息无法精确描述的问题,提出一种快速循环坐标下降支持向量回归(FCCDSVR)预测模型。以环模制粒机作为实验对象,利用循环坐标下降法(CCD)求解支持向量回归模型的目标函数,快速优化制粒机温度预测模型。利用环模制粒机喂料量和温度的耦合关系,提出并设计独立双通道输入模糊专家温度控制器,根据喂料量近似得到蒸汽调节量,再根据预测模型得到的温度偏差值进行精确蒸汽调节,从而有效克服对象参数不确定和时滞等问题。仿真实验表明,与现有的支持向量回归模型相比,FCCDSVR模型在大样本情况下,收敛速度更快,建模时间更短;将此模型融入的模糊专家控制方法比PID控制算法和模糊控制算法有更好的曲线跟踪效果,在实际DCS平台中温度误差可控制在±1.3%以内,较±5%的工艺容许偏差有较大提升。 展开更多
关键词 时滞 参数不确定 循环坐标下降 支持向量回归 模糊专家控制 环模制粒机
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人体运动建模的实时逆运动学算法 被引量:13
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作者 张鑫 王章野 +1 位作者 王作省 彭群生 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期853-860,共8页
人体运动的虚拟仿真及建模是当今计算机图形学研究的一个热点,而逆向运动学方法则是求解人体运动的一项关键技术.为了实现人体运动建模,提出一种新颖的基于人体关节约束的实时逆向运动学算法.首先基于骨骼长度改进了传统的循环坐标下降(... 人体运动的虚拟仿真及建模是当今计算机图形学研究的一个热点,而逆向运动学方法则是求解人体运动的一项关键技术.为了实现人体运动建模,提出一种新颖的基于人体关节约束的实时逆向运动学算法.首先基于骨骼长度改进了传统的循环坐标下降(CCD)算法,使其生成的运动效果更加流畅自然;然后引入生物分子运动模拟中的SHAKE算法,使短距离运动建模效果更加高效、鲁棒.在此基础上,提出了模拟多个节点同时运动的解析算法,以获得在多个关节点共同作用下的人体运动仿真效果.同运动捕捉的实测数据相比,采用文中算法所得的结果与在视觉效果上非常接近,并通过实验证实了其应用价值. 展开更多
关键词 人体运动建模 关节约束 逆向运动学算法 循环坐标下降算法 SHAKE算法
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基于知识蒸馏的深度无监督离散跨模态哈希 被引量:2
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作者 张成 万源 强浩鹏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第9期2523-2531,共9页
跨模态哈希因其低存储花费和高检索效率得到了广泛的关注。现有的大部分跨模态哈希方法需要额外的手工标签来提供实例间的关联信息,然而,预训练好的深度无监督跨模态哈希方法学习到的深度特征同样能提供相似信息;且哈希码学习过程中放... 跨模态哈希因其低存储花费和高检索效率得到了广泛的关注。现有的大部分跨模态哈希方法需要额外的手工标签来提供实例间的关联信息,然而,预训练好的深度无监督跨模态哈希方法学习到的深度特征同样能提供相似信息;且哈希码学习过程中放松了离散约束,造成较大的量化损失。针对以上两个问题,提出基于知识蒸馏的深度无监督离散跨模态哈希(DUDCH)方法。首先,结合知识蒸馏中知识迁移的思想,利用预训练无监督老师模型潜藏的关联信息以重构对称相似度矩阵,从而代替手工标签帮助有监督学生模型训练;其次,采用离散循环坐标下降法(DCC)迭代更新离散哈希码,以此减少神经网络学习到的实值哈希码与离散哈希码间的量化损失;最后,采用端到端神经网络作为老师模型,构建非对称神经网络作为学生模型,从而降低组合模型的时间复杂度。在两个常用的基准数据集MIRFLICKR-25K和NUS-WIDE上的实验结果表明,该方法相较于深度联合语义重构哈希(DJSRH)方法在图像检索文本/文本检索图像两个任务上的平均精度均值(mAP)分别平均提升了2.83个百分点/0.70个百分点和6.53个百分点/3.95个百分点,充分体现了其在大规模跨模态数据检索中的有效性。 展开更多
关键词 跨模态哈希 知识蒸馏 相似度矩阵重构 离散循环坐标下降 非对称
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半参变系数可加风险模型的变量选择与估计 被引量:2
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作者 肖东莹 郑少智 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第16期8-12,共5页
当生存数据类型较为复杂(如删失数据)时,基于普通最小二乘或者似然函数的半参数模型估计及变量选择方法稳健性将大大降低。文章首先对半参可加风险模型进行了变系数推广,然后对系数函数进行B样条逼近,并采用Lasso方法对半参变系数可加... 当生存数据类型较为复杂(如删失数据)时,基于普通最小二乘或者似然函数的半参数模型估计及变量选择方法稳健性将大大降低。文章首先对半参可加风险模型进行了变系数推广,然后对系数函数进行B样条逼近,并采用Lasso方法对半参变系数可加风险模型进行变量选择和模型拟合;同时还介绍了循环坐标下降算法来处理高维数据下生存数据的变量选择与估计,对可加风险模型进行了一定的推广。 展开更多
关键词 变量选择 变系数模型 B样条 循环坐标下降算法
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七轴冗余机器人逆向运动学混合快速求解算法 被引量:4
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作者 谷加辉 丁力 +1 位作者 刘晨 李子依 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第5期88-91,95,共5页
传统数值法在求解七轴冗余机器人逆向运动学问题上易受末端位姿初值的影响,求解精度通常不高,无法满足工业生产要求。针对上述问题,提出了一种综合雅克比伪逆法和循环坐标下降法的混合快速算法来提高求解精度。首先,在已知末端执行器目... 传统数值法在求解七轴冗余机器人逆向运动学问题上易受末端位姿初值的影响,求解精度通常不高,无法满足工业生产要求。针对上述问题,提出了一种综合雅克比伪逆法和循环坐标下降法的混合快速算法来提高求解精度。首先,在已知末端执行器目标位姿的前提下,利用雅克比矩阵法获得冗余机器人关节角的近似解;其次,将关节角近似解作为循环坐标下降法的初始值,采用基于前向递归算法进一步挖掘潜在的最优关节角解,使得冗余机器人末端执行器趋近目标位姿;最后,通过逆解仿真算例对所提算法的有效性进行了验证,结果表明混合快速算法的求解精度能达到10^(-6),求解时间可控制在0.5 s以内,具有较好的逆向运动学求解质量与求解效率。 展开更多
关键词 冗余机器人 逆向运动学 混合快速算法 雅克比矩阵 循环坐标下降
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基于代价敏感大间隔分布机的不平衡数据分类算法 被引量:1
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作者 曹雅茜 黄海燕 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期606-613,共8页
大间隔分布学习机(LDM)在应用于不平衡据分类时,由于忽略类别不均衡,会使少数类样本的识别率较低.针对这一不足,结合代价敏感思想提出了一种不平衡代价敏感大间隔分布算法(ICS-LDM).首先,在计算间隔均值和间隔方差时,结合数据集的不平... 大间隔分布学习机(LDM)在应用于不平衡据分类时,由于忽略类别不均衡,会使少数类样本的识别率较低.针对这一不足,结合代价敏感思想提出了一种不平衡代价敏感大间隔分布算法(ICS-LDM).首先,在计算间隔均值和间隔方差时,结合数据集的不平衡因子和样本错分代价参数,调整不同类别的间隔分布权重;其次,将可以快速收敛的循环对偶坐标下降法应用于求解目标函数;最后,通过逐渐提高少数类的间隔分布,可以实现间隔分布在各类别平衡且总体最大.在虚拟数据集和UCI公开数据集上的实验结果表明,ICS-LDM可以有效提高少数类的分类精度,平衡各类的分类性能. 展开更多
关键词 不平衡数据 代价敏感学习 大间隔分布 循环对偶坐标下降
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