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一种基于广义最大相关熵准则的运动平均方法
1
作者 刘海涛 黄玉庚 肖聚亮 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期798-809,共12页
本文提出一种基于广义最大相关熵准则的运动平均方法,有效提高了多视角点云配准的效率和精度.首先,借助李代数优化框架,导出了残差与待求变量二者之间的线性显式关系,将该残差与广义最大相关熵准则结合,提出了考虑所有相对运动的变量解... 本文提出一种基于广义最大相关熵准则的运动平均方法,有效提高了多视角点云配准的效率和精度.首先,借助李代数优化框架,导出了残差与待求变量二者之间的线性显式关系,将该残差与广义最大相关熵准则结合,提出了考虑所有相对运动的变量解算模型;其次,借助半二次优化技术和交替方向乘子法,给出了模型的一种数值解算方法;最后,提出了一种具有自适应性的核宽选取方法,以使算法在相对运动集包含较多外点的情况下仍能获得较为准确的配准结果.以真实模型和环境数据集为对象开展了对比实验,基于双视角点云配准算法分别获得了5个测试点集在30%、20%点云面积重叠率阈值下的双视角配准结果,共形成10组相对运动集.其中,相对运动集误差随重叠率阈值的下降逐渐增加.所提方法在10组运动集上均获得了较佳的配准结果,实验结果表明本文所提方法有效提高了运动平均方法的计算精度与效率.此外,当运动集包含大量外点时,采用本文所提方法仍能获得较为准确的配准结果,表明本文所提方法具有较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 多视角点云配准 运动平均 广义最大相关熵
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广义最大总体相关熵自适应滤波算法 被引量：5
2
作者 赵海全 陈奕达 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第8期1378-1383,共6页
在输入与输出信号都被噪声污染的含误差变量模型(errors-in-variables model,EIV)中,总体最小二乘算法已经得到了广泛地应用。然而在脉冲噪声干扰的情况下,其收敛性能就会恶化。因此为了处理这种被脉冲噪声污染的含误差变量模型的情况,... 在输入与输出信号都被噪声污染的含误差变量模型(errors-in-variables model,EIV)中,总体最小二乘算法已经得到了广泛地应用。然而在脉冲噪声干扰的情况下,其收敛性能就会恶化。因此为了处理这种被脉冲噪声污染的含误差变量模型的情况,本文将广义最大相关熵准则与总体最小二乘估计方法结合,提出了一种鲁棒的广义最大总体相关熵自适应滤波算法。通过算法仿真比较的结果得出所提出的算法在脉冲噪声环境下能够有效地抑制脉冲噪声的存在,有着较好的收敛性能和鲁棒性。 展开更多
关键词 含误差变量模型 总体最小二乘 广义最大相关熵准则 脉冲噪声
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基于广义最大相关熵准则的宽度学习系统
3
作者 赵海全 陆鑫 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第11期1957-1963,共7页
宽度学习系统(broad learning system,BLS)是近几年提出的一种新型判别学习方法,具有结构简单,训练快速的特点,在各种回归和分类问题上得到广泛应用。然而标准的BLS是在最小均方误差(MMSE)准则下推导出来的,对异常值的存在十分敏感,这... 宽度学习系统(broad learning system,BLS)是近几年提出的一种新型判别学习方法,具有结构简单,训练快速的特点,在各种回归和分类问题上得到广泛应用。然而标准的BLS是在最小均方误差(MMSE)准则下推导出来的,对异常值的存在十分敏感,这无疑降低了系统的准确性。为了提高BLS的鲁棒性,有学者提出了最大相关熵准则(MCC)的BLS(C-BLS)。相对于最小均方误差准则,最大相关熵准则包含了更多的高阶误差信息,所以C-BLS对异常值具有良好的鲁棒性。但考虑到相关熵中默认的核函数固定为高斯核,这并不适用于绝大多数情况。本文中引入了以广义高斯密度(GGD)函数作为核函数的广义相关熵,并将广义最大相关熵准则(GMCC)应用于BLS,提出了新的鲁棒算法(GC-BLS)。相较于高斯核函数,广义高斯密度函数更为灵活,高斯核可以看作它的一个特例,在选取适当参数时,GC-BLS将退化为C-BLS,这使得新算法至少能获得与C-BLS算法相当的性能。实验中以均方根误差作为标准,在回归数据集与时间序列数据集上对新算法进行检验,在绝大多数情况下,GC-BLS都能取得相较于其他算法更小的均方根误差。实验表明,该算法是非常稳定的。仿真结果验证了理论上的期望,并验证了新算法的性能。 展开更多
关键词 宽度学习系统(BLS) 最大相关熵准则(MCC) 广义最大相关熵准则(GMCC) 回归任务
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