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面向轮廓精度控制的误差补偿方法 被引量:7
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作者 黄东兆 周会成 +1 位作者 李斌 唐小琦 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期13-16,共4页
在分析了常用几种误差补偿方法的基础上,指出基于轮廓度误差的误差补偿方法的不足.从轮廓精度与位姿误差无关的特性出发,提出了一种直接面向轮廓精度控制的误差补偿方法——几何自适应误差补偿,论述了该方法的两个组成部分——轮廓匹配... 在分析了常用几种误差补偿方法的基础上,指出基于轮廓度误差的误差补偿方法的不足.从轮廓精度与位姿误差无关的特性出发,提出了一种直接面向轮廓精度控制的误差补偿方法——几何自适应误差补偿,论述了该方法的两个组成部分——轮廓匹配和误差预估,推导出效率很高的轮廓匹配公式.仿真结果表明:所提方法可以减小轮廓误差,提高轮廓精度,并能实现高精度轨迹控制. 展开更多
关键词 数控加工 误差补偿 几何适应 轮廓误差 轨迹控制
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混合曲率空间中的几何自适应元学习方法
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作者 高志 武玉伟 贾云得 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2289-2306,共18页
元学习通过学习先验知识,能帮助模型快速适应新任务.在适应新任务的过程中,空间几何结构与数据几何结构的匹配程度对模型泛化起着重要作用.现实世界数据具有多样的非欧几何结构,例如自然语言具有非欧层级结构,人脸图像具有非欧环状结构... 元学习通过学习先验知识,能帮助模型快速适应新任务.在适应新任务的过程中,空间几何结构与数据几何结构的匹配程度对模型泛化起着重要作用.现实世界数据具有多样的非欧几何结构,例如自然语言具有非欧层级结构,人脸图像具有非欧环状结构等.已有研究表明,真实数据的非欧结构同黎曼流形的几何结构相匹配,从理论上提供了利用黎曼流形来建模数据的可行性.本文提出了混合曲率空间(mixed-curvature space)中的几何自适应元学习方法,利用多个混合曲率空间来表示数据,并生成与数据非欧结构相匹配的黎曼几何.本文构建了多混合曲率神经网络,将混合曲率空间的几何结构表示为曲率空间的曲率、数量和维度,由此通过梯度下降过程实现对数据非欧结构的几何自适应.本文进一步引入几何初始化生成策略和几何更新策略,通过少数几步迭代,空间几何结构即可快速匹配数据非欧结构,加速了梯度下降过程.本文在小样本分类和小样本回归等任务上进行了实验验证.与欧氏空间的元学习方法相比,本文方法在小样本分类任务上取得了约3%的准确率提升,在小样本回归任务上将均方误差减少了一半,验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 元学习 几何适应 混合曲率空间 黎曼流形
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基于直观几何变换的交互式点云配准
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作者 凌鹏 郑勋臣 +1 位作者 陈鹏 魏莹莹 《中国测试》 CAS 北大核心 2023年第S01期1-5,共5页
文章引入一种新的代数系统,基于几何代数的框架实现刚体变换,对交互式点云配准进行尝试。以脑机接口设备Emotiv EPOC+作为工具,将想象运动产生的脑电信号和点云的空间变换进行关联,将脑电转换为几何代数中的旋量实现作为配准的初始输入... 文章引入一种新的代数系统,基于几何代数的框架实现刚体变换,对交互式点云配准进行尝试。以脑机接口设备Emotiv EPOC+作为工具,将想象运动产生的脑电信号和点云的空间变换进行关联,将脑电转换为几何代数中的旋量实现作为配准的初始输入。同时,引入几何代数框架下的几何自适应滤波器,进一步估计待配准点云到目标点云的运动变换,实现一种交互式、具有一定直观性的点云配准。几何代数和几何微积分的应用使系统参数的优化得以简洁表达和高效运算,可为配准的几何变换提供保证。 展开更多
关键词 点云配准 几何代数 脑电信号 几何适应滤波
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进气道物面贴体坐标生成的几何自适应控制方法
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作者 欧阳洁 叶昌业 +1 位作者 封建湖 聂铁军 《航空计算技术》 1998年第2期45-49,共5页
针对轴对称进气道跨音速绕流问题的特点,用几何自适应的方法和椭圆型方程构筑了适合流场特征的贴体坐标系,并用AF3格式计算了A-27进气道物面上的压力分布。计算结果表明:几何自适应方法能够控制进气道物面上网点的疏密,给出进气进... 针对轴对称进气道跨音速绕流问题的特点,用几何自适应的方法和椭圆型方程构筑了适合流场特征的贴体坐标系,并用AF3格式计算了A-27进气道物面上的压力分布。计算结果表明:几何自适应方法能够控制进气道物面上网点的疏密,给出进气进物面上网点的良好分布,从而为进气道跨音速绕流问题的准确计算奠定了基础。 展开更多
关键词 贴体坐标 进气道 几何适应控制 适应控制
全文增补中
区域感知校准的自适应人群计数与定位方法
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作者 陈永 张娇娇 张薇 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期78-88,共11页
密集场景下准确人群计数和定位,对于保障公共安全具有重要的意义。针对密集人群计数与定位易受人群分布不均、背景干扰等因素的影响,导致计数定位不准确的问题,提出一种基于区域感知校准的自适应人群计数与定位方法。通过构建金字塔结... 密集场景下准确人群计数和定位,对于保障公共安全具有重要的意义。针对密集人群计数与定位易受人群分布不均、背景干扰等因素的影响,导致计数定位不准确的问题,提出一种基于区域感知校准的自适应人群计数与定位方法。通过构建金字塔结构提取人群图像的多尺度特征,增强特征关联性,并设计可变形几何自适应模块学习不同分布的人群几何特征,以增强对人群分布不均的适应性。在此基础上,提出区域感知和区域校准模块,提取全局上下文特征和区域特征,克服了背景干扰造成的定位与计数不准问题。接着通过双分支卷积预测通路,输出生成点的预测位置和置信度分数,以提高网络的定位与计数精度。最后提出改进二分图最大匹配Hopcroft-Karp算法对真值点与预测点进行匹配校准,从而完成人群定位与计数。实验结果表明,所提方法分别在公开的ShanghaiTech Part A和Part B数据集、NWPU-Crowd数据集、UCF-QNRF数据集上评价指标均优于对比算法,且定位精度较P2Pnet分别提高了3.5%、6.1%、11.3%和8.1%,能够有效提高人群定位与计数的准确度。 展开更多
关键词 人群计数 人群定位 区域感知校准 几何特征适应 双分支卷积预测 深度学习
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