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1.
为了优化龙门加工中心功能部件动作时序以提高生产效率,按照功能-运动-动作对龙门加工中心进行结构化分解,根据结构化分解和符号有向图提出了龙门加工中心功能部件动作模型。在模型分析过程中引入甘特图技术,辅助龙门加工中心换头换刀动作的设计工作。采用PMC控制结合宏程序的方法,实现新动作的立卧刀库换刀电气控制,提高了功能部件动作效率。
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2.
针对非负矩阵分解后数据的稀疏性降低、训练样本增多导致运算规模不断增大的现象,提出了一种稀疏约束图正则非负矩阵分解的增量学习算法。该方法不仅考虑数据的几何信息,而且对系数矩阵进行稀疏约束,并将它们与增量学习相结合。算法在稀疏约束和图正则化的条件下利用上一步的分解结果参与迭代运算,在节省大量运算时间的同时提高了分解后数据的稀疏性。在ORL和PIE人脸数据库上的实验结果表明了该算法的有效性。
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