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91.
基于改进遗传算法辨识空间机器人动力学参数 总被引:3,自引:0,他引:3
为了减小空间机器人动力学参数的误差,提高轨迹规划精度,根据空间机器人的角动量守恒方程,利用名义动力学参数估计角动量与真实角动量的差异,建立动力学参数辨识的误差模型,给出遗传算法的适应度函数.针对常规遗传算法容易出现"早熟"现象,采用小区间生成法、大变异策略和精英保留策略对其进行了改进.以六关节空间机器人为例进行的仿真结果表明,在参数复杂的情况下,采用改进后的遗传算法,计算效率和辨识精度均得到了提高。 相似文献
92.
目前的视觉注意显著区域检测算法,主要依赖像素间的相互对比,缺乏从全局角度对显著目标的分析理解。依据显著目标是显眼、紧凑和完整的思路,提出一种基于目标空间分布特性和局部复杂度的无监督视觉注意显著目标自动提取算法。首先根据局部区域与其多个尺度邻域的对比,得到亮度显著图;然后利用颜色信息的显眼性、空间分布和区域一致性得到颜色显著图;同时通过对方向的空间分布和局部复杂度进行多尺度分析得到方向显著图;最后通过显著值的空间分布和面积增强因子相结合的融合策略得到输入图像的显著图,根据显著区域确定感兴趣区域位置,在基础上完成目标检测。将此方法应用于各类具有不同特点的彩色图像进行仿真实验,得到较好的检测结果,表明该算法是切实可行。 相似文献
93.
Variability of complementary relationship and its mechanism on different time scales 总被引:1,自引:0,他引:1
In the complementary relationship (CR) between actual and potential evapotranspiration, wet envi- ronment evapotranspiration (Ew) is usually calculated using the Priestley-Taylor (P-T) equation. Based on the data obtained from 38 catchments of the Haihe River basin and the Weishan experiment site in Shandong Province of China, this study has found variations in the Priestley-Taylor parameter α (e.g. increase in values with increase in the amount of precipitation on annual scale, seasonal fluctuation noted t... 相似文献
94.
人民币新旧程度的识别算法是改善纸币清分效果的关键.针对目前采用灰度直方图算法来区分纸币新旧程度,识别效果易受光照条件影响的问题,提出了基于HSI颜色格式的彩色图像纸币新旧识别算法:取色度H分量和饱和度S分量作为特征参数,分别计算色调H和饱和度S直方图.提取计算样本图像的色度直方图和饱和度直方图与模板图像的相关系数.由相关系数的量化结果,设计不同的阈值,根据相似程度的不同,判断结果将纸币分为"新"、"一般"和"旧"3个等级.并通过实验验证了该算法的可行性和优越性. 相似文献
95.
给出了可信性测度空间上复模糊变量定义及一些性质;给出了复模糊变量的经验风险泛函、期望风险泛函以及经验风险最小化原则严格一致收敛的定义。在此基础上给出并证明了基于复模糊变量的学习理论的关键定理,为系统建立可信性空间上的复统计学习理论奠定了理论基础。 相似文献
96.
图像的多尺度表示是指从原始图像出发,导出一系列越来越平滑、简化的图像,这种简化意味着图像信息的丢失。图像角点是图像的一个重要的局部特征,本文结合尺度空间理论,实现了多尺度下Harris角点检测,并利用信息熵计算每一尺度下图像的信息量,信息熵是衡量不同尺度下图像信息的可靠方法。通过实验对提取出的特征点进行攻击,证明了这些点具有很好的鲁棒性,与单尺度Harris角点检测相比,该特征点具有更高的重复率,即尺度不变性。 相似文献
97.
98.
99.
针对机织物卡尔丹角多体模型维数较高,计算效率不理想的问题,提出采用离散零空间算法降低多体动力学方程维数,减少计算复杂度和约束违约所导致的数值漂移.首先结合离散零空间等效变换消去拉格朗日乘子项,然后进行结点参数化,实现两次系统降维,提高机织物仿真速度.通过KES剪切试验与仿真,验证了上述算法应用的可行性.通过仿真计算复杂度及效率特征指标对比,反映出优化方程的降维优势和计算高效,尤其适用于大型织物仿真. 相似文献
100.
Visual tracking technology can provide measurement information for unmanned helicopter formation and thus, more attention is being paid to this research area. We propose a novel mean shift (MS) algorithm that is both adaptive and robust for unmanned helicopter formation and apply it to the leading unmanned helicopter tracking. The movement of an unmanned helicopter is very flexible and changeable, which makes the tracking there of more difficulty than for common targets. In creating an algorithm that can adapt to the acceleration of the unmanned helicopter and estimates both the scale and orientation of the movement changes, we combine the traditional MS with the bio-inspired Cauchy predator-prey biogeography-based optimization (CPPBBO) evolutionary algorithm, and also the space variant resolution (SVR) mechanism of the human visual system (MS-CPPBBO-SVR). To demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed method and justify the importance of the CPPBBO algorithm and SVR mechanism at the same time, a series of comparative exper- iments were carried out. The experimental results of the proposed MS-CPPBBO-SVR method are compared with other competitive tracking methods, such as MS, MS with SVR (MS-SVR), MS-SVR with several other optimization algorithms, and the robust particle filter algorithm. The experimental results demonstrate that our proposed tracking approach, MS-CPPBBO-SVR, is more adaptive, robust and efficient in target tracking than the other methods. 相似文献