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统一最小二乘规则的单幅图像超分辨算法
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作者 赵小乐 吴亚东 +1 位作者 田金沙 张红英 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期800-805,共6页
基于机器学习的超分辨方法是一个很有发展前景的单幅图像超分辨方法,稀疏表达和字典学习是其中的研究热点。针对比较耗时的字典训练与恢复精度不高图像重建,从减小低分辨率(LR)和高分辨率(HR)特征空间之间差异性的角度提出了一种使用迭... 基于机器学习的超分辨方法是一个很有发展前景的单幅图像超分辨方法,稀疏表达和字典学习是其中的研究热点。针对比较耗时的字典训练与恢复精度不高图像重建,从减小低分辨率(LR)和高分辨率(HR)特征空间之间差异性的角度提出了一种使用迭代最小二乘字典学习算法(ILS-DLA),并使用锚定邻域回归(ANR)进行图像重建的单幅图像超分辨算法。迭代最小二乘法的整体优化过程极大地缩短了低分辨字典/高分辨字典的训练时间,它采用了与锚定邻域回归相同的优化规则,有效地保证了字典学习和图像重建在理论上的一致性。实验结果表明,所提算法的字典学习效果比K-均值奇异值分解(K-SVD)和Beta过程联合字典学习(BPJDL)等算法更高效,图像重建的效果也优于许多优秀的超分辨算法。 展开更多
关键词 迭代最小二乘法 锚定邻域回归 稀疏表达 字典学习 超分辨
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基于参数与非参数模型结合的双臂机器人协作定位精度提升方法 被引量:7
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作者 白明 庞淋峻 +4 位作者 史羽胜 张明路 孙立新 高春燕 贾计东 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期276-286,共11页
双臂协作机器人系统具有效率高、负载大、协同能力强等优点,但双臂作业性能及质量不但受单臂定位精度的影响,而且受双臂协作定位精度的影响,因此,本文提出了一种基于参数与非参数模型相结合的运动学标定方法。首先,基于MDH(modified Den... 双臂协作机器人系统具有效率高、负载大、协同能力强等优点,但双臂作业性能及质量不但受单臂定位精度的影响,而且受双臂协作定位精度的影响,因此,本文提出了一种基于参数与非参数模型相结合的运动学标定方法。首先,基于MDH(modified Denavit-Hartenberg)方法建立机器人运动学模型和参数误差模型,去除模型中的耦合参数并基于迭代最小二乘法辨识几何参数误差;其次,针对传统的非几何误差补偿方法只能在标定坐标系建立关节位置与末端位置误差之间的映射关系的问题,提出一种改进的非几何误差补偿方法补偿机器人本体非几何误差;再次,基于距离误差辨识双臂基坐标系转换矩阵的参数,补偿双臂几何误差与非几何误差;最后,通过实验验证方法的正确性和有效性。结果表明所提出方法将UR10和UR5机器人的平均定位误差减小至0.1709 mm和0.0509 mm。双臂平均协作定位误差减小至0.1676 mm,与基于参数模型的方法相比协作定位精度提升了27.7%,验证了该方法的优越性。 展开更多
关键词 双臂协作定位精度 运动学标定 几何误差 非几何误差补偿 迭代最小二乘法
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一种改进的快速全局运动估计算法 被引量:5
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作者 刘磊 王志良 +1 位作者 刘冀伟 石志国 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第20期28-31,共4页
结合两步法与传统梯度下降算法,提出一种改进的快速全局运动估计算法。采用稀疏抽样的MSEA快速块匹配算法估计局部运动矢量,使用迭代最小二乘法粗估计全局运动参数并排除外点(前景宏块),在排除外点的采样宏块集上选取特征像素,以上述两... 结合两步法与传统梯度下降算法,提出一种改进的快速全局运动估计算法。采用稀疏抽样的MSEA快速块匹配算法估计局部运动矢量,使用迭代最小二乘法粗估计全局运动参数并排除外点(前景宏块),在排除外点的采样宏块集上选取特征像素,以上述两步法的全局运动估计参数为初始值,利用LM梯度下降算法对全局运动参数进行优化。实验结果表明,改进算法的估计速度达到11.42 ms/f,比FFRGMET算法快1.3倍,具有更高的全局运动估计精度。 展开更多
关键词 全局运动估计 梯度下降算法 块匹配算法 迭代最小二乘
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有偏心桥梁断面气动导数识别的分段扩阶最小二乘迭代法 被引量:4
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作者 罗延忠 陈政清 韩艳 《工程力学》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期104-112,共9页
应用拉格朗日方程,建立了风洞中弹性悬挂的二自由度桥梁节段模型质心的竖向和扭转运动方程,所建立的数学模型考虑了无风时竖向阻尼力中心和弹性中心与质心的偏心。提出了利用节段模型风洞试验的自由振动信号直接识别系统矩阵的分段扩阶... 应用拉格朗日方程,建立了风洞中弹性悬挂的二自由度桥梁节段模型质心的竖向和扭转运动方程,所建立的数学模型考虑了无风时竖向阻尼力中心和弹性中心与质心的偏心。提出了利用节段模型风洞试验的自由振动信号直接识别系统矩阵的分段扩阶最小二乘迭代算法(SEO-ILS法)。给出了无风时偏心节段模型物理参数及模态参数的识别方法,并用于无偏心平板模型和有偏心桥梁节段模型的气动导数识别。风洞试验表明,方法有效可行。 展开更多
关键词 风洞试验 气动导数 参数识别 偏心节段模型 分段扩阶迭代最小二乘迭代算法
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