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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
1
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。
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关键词
冗余机器人
逆向运动学
混合快速算
法
雅克比矩阵
循环坐标下降法
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职称材料
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
2
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.
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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
法
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职称材料
基于知识蒸馏的深度无监督离散跨模态哈希
被引量：
2
3
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。
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关键词
跨模态哈希
知识蒸馏
相似度矩阵重构
离散
循环坐标下降法
非对称
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职称材料
题名
七轴冗余机器人逆向运动学混合快速求解算法
被引量：
4
1
作者
谷加辉
丁力
刘晨
李子依
机构
江苏理工学院机械工程学院
出处
《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
基金
国家自然科学基金(52005231)
常州市社会发展科技支撑项目(CE20215050)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20170315)。
文摘
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。
关键词
冗余机器人
逆向运动学
混合快速算
法
雅克比矩阵
循环坐标下降法
Keywords
redundant robot
inverse kinematics
hybrid fast algorithm
jacobi matrix
cyclic descent algorithm
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
TG502 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
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
2
作者
曹雅茜
黄海燕
机构
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
出处
《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
文摘
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.
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
法
Keywords
imbalanced data
cost-sensitive learning
large margin distribution
cyclic dual coordinate descent
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于知识蒸馏的深度无监督离散跨模态哈希
被引量：
2
3
作者
张成
万源
强浩鹏
机构
武汉理工大学理学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第9期2523-2531,共9页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2019IB010)。
文摘
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。
关键词
跨模态哈希
知识蒸馏
相似度矩阵重构
离散
循环坐标下降法
非对称
Keywords
cross-modal hashing
knowledge distillation
reconstruction of similarity matrix
Discrete Cyclic Coordinate descent(DCC)
asymmetric
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
七轴冗余机器人逆向运动学混合快速求解算法
谷加辉
丁力
刘晨
李子依
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2022
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于代价敏感大间隔分布机的不平衡数据分类算法
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
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于知识蒸馏的深度无监督离散跨模态哈希
张成
万源
强浩鹏
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
2
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职称材料
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