基于GD-RRT-APF融合的机器人路径规划

1

作者 柴立平 马诗露 +1 位作者 朱利凯 李跃 《机械研究与应用》 2025年第2期174-178,共5页

文章提出一种目标导向下人工势场结合快速搜索树(GD-RRT-APF)的机器人路径规划算法,此算法在快速搜索树中添加目标导向启发,以减少搜索路径的随机扩展;同时结合人工势场目标点周围的势场分布优势,提升机器人路径规划的避障能力和路径最... 文章提出一种目标导向下人工势场结合快速搜索树(GD-RRT-APF)的机器人路径规划算法,此算法在快速搜索树中添加目标导向启发,以减少搜索路径的随机扩展;同时结合人工势场目标点周围的势场分布优势,提升机器人路径规划的避障能力和路径最优效果。仿真分析和实验验证表明,与传统RRT算法相比,该算法规划的路径更短,虽然耗时增加3.63 s,但计算效率更高。结果表明,该算法在有效避免碰撞的前提下,降低了传统RRT算法的随机性,能够快速生成平滑、短距离的路径,从而能更加高效地完成路径规划任务。 展开更多

关键词 RRT算法 APF算法 gd-RRT-APF融和算法 目标导向

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基于改进GD-HASLR算法的遮挡人脸识别 被引量：3

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作者 徐恬恬 席志红 《电子科技》 2023年第6期72-79,共8页

针对遮挡人脸识别方面的算法在训练样本数目减少时,其识别结果也会下降。为了解决该问题,文中提出了一种改进的GD-HASLR(Gradient Direction-Based Hierarchical Adaptive Sparse and Low-Rank)算法。该算法先求得人脸图像的广义梯度方... 针对遮挡人脸识别方面的算法在训练样本数目减少时,其识别结果也会下降。为了解决该问题,文中提出了一种改进的GD-HASLR(Gradient Direction-Based Hierarchical Adaptive Sparse and Low-Rank)算法。该算法先求得人脸图像的广义梯度方向,计算人脸图像从一阶到三阶的梯度大小和梯度方向,再利用映射函数进行映射后求得梯度方向向量,然后将其作为层次稀疏低秩模型的输入,求解出图像的表示系数和误差。文中采用了重启的快速迭代收缩阈值算法-Ⅱ求解稀疏表示系数。最后,计算一阶到三阶测试样本的残差,选取其频率最高或者平均等级最低的类别作为分类结果。在AR、Extended Yale B数据库上的实验结果表明,与GD-HASLR等方法相比,文中改进方法获得的识别效果更好。 展开更多

关键词 遮挡 人脸识别 广义梯度方向 梯度大小 梯度方向 层次稀疏低秩模型 重启快速迭代收缩阈值算法-Ⅱ gd-HASLR

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机床夹具设计知识图谱构建及应用 被引量：2

3

作者 张称心 孙家盛 段阳 《机电工程》 北大核心 2025年第1期106-116,共11页

针对目前机床夹具设计领域中存在的知识挖掘深度不足、利用率不高且过度依赖设计人员经验等问题,提出了一种基于自顶向下方式的机床夹具设计知识图谱构建方法。首先,将机床夹具设计知识分为原理规则类和功能描述类,利用本体建模语言(OWL... 针对目前机床夹具设计领域中存在的知识挖掘深度不足、利用率不高且过度依赖设计人员经验等问题,提出了一种基于自顶向下方式的机床夹具设计知识图谱构建方法。首先,将机床夹具设计知识分为原理规则类和功能描述类,利用本体建模语言(OWL)对这两类知识进行了本体建模,构建了知识图谱的模式层;其次,在模式层的指导下,以机床夹具设计原理规则文档和设计实例为数据源,利用双向长短期记忆网络-条件随机场算法(BiLSTM-CRF)对其进行了知识抽取,得到了结构化的机床夹具设计知识;然后,运用Neo4j图数据库存储结构化的机床夹具设计知识,得到了知识图谱的数据层;最后,以轴承套筒法兰的夹具设计为例,对该方法的可行性进行了验证;考虑到企业对同一夹具结构的不同技术需求,提出了一种基于图形数据科学算法(GDS)的相似元件替代法,对夹具知识图谱中47个定位元件节点进行了相似度计算,得到了1081条相似度数据样本,并构建了综合评判模型。研究结果表明:当相似度阈值设置为0.76时,将定位元件进行替换的精确率达到了84%。通过建立知识图谱,完成了机床夹具设计的两类知识的有效关联,为构建数据驱动的机床夹具智能设计奠定了基础。 展开更多

关键词 机械设计 智能设计 知识图谱 知识抽取 知识融合 本体建模语言 双向长短期记忆网络-条件随机场算法 图形数据科学算法

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基于改进YOLOv7-tiny的轻量化带钢表面缺陷检测算法 被引量：2

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作者 彭杰 苏盈盈 +3 位作者 杜谦 刘灿 张乐 阎垒 《重庆科技大学学报(自然科学版)》 2025年第1期107-114,共8页

为改善带钢表面缺陷检测精度低、速度慢以及在嵌入式设备上部署困难的问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的轻量化带钢表面缺陷检测算法。首先,将主干特征提取模块ELAN中的普通卷积替换为轻量级GhostNetV2卷积,并引入SimAM无参注意力模块... 为改善带钢表面缺陷检测精度低、速度慢以及在嵌入式设备上部署困难的问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的轻量化带钢表面缺陷检测算法。首先,将主干特征提取模块ELAN中的普通卷积替换为轻量级GhostNetV2卷积,并引入SimAM无参注意力模块,以便在实现轻量化的同时提升模型的检测速度;其次,引入聚散机制,设计一种多尺度特征融合网络结构,以提升模型对于小尺度缺陷目标的检测能力;最后,利用SiLU激活函数和SIoU边界框损失函数加快模型的收敛速度。 展开更多

关键词 缺陷检测 YOLOv7-tiny算法 SimAM模块 聚散机制 轻量化

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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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基于广义动态模糊神经网络的算法研究 被引量：5

6

作者 马莉 张德丰 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第20期4727-4730,共4页

在D-FNN算法基础上,提出了一种新的基于椭圆基函数的广义动态模糊神经网络方法。该方法不仅可以用于系统建模、辨识和控制,而且还可以用于模糊规则的自动生成或抽取。提出了一种模糊-完备性作为在线参数分配机制,避免初始化选择的随机性... 在D-FNN算法基础上,提出了一种新的基于椭圆基函数的广义动态模糊神经网络方法。该方法不仅可以用于系统建模、辨识和控制,而且还可以用于模糊规则的自动生成或抽取。提出了一种模糊-完备性作为在线参数分配机制,避免初始化选择的随机性,同时,该算法不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性作出评估,从而使每条规则的输入变量的宽度可以根据它对系统性能贡献的大小实施在线自适应调整。开发了相关的算法程序,最后针对实际案例进行了仿真分析,表明了该算法的有效性和高效性。 展开更多

关键词 动态模糊神经网络 广义动态模糊神经网络 椭圆基函数 模糊规则 学习算法

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最陡下降-模拟退火算法求解镉-腐殖酸配合物累积稳定常数 被引量：1

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作者 尹虹 邓勃 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1997年第12期1953-1956,共4页

采用阳极溶出伏安法结合人工神经网络法中的最陡下降-模拟退火算法，研究了在碱性介质中镉与天然水环境中的有机物质腐殖酸（HA）的配合物，用ASV法测定了来源于煤炭腐殖酸的富里酸分子量平均值为995．2，求得PH≌10条件下的Cd2+-HA的1... 采用阳极溶出伏安法结合人工神经网络法中的最陡下降-模拟退火算法，研究了在碱性介质中镉与天然水环境中的有机物质腐殖酸（HA）的配合物，用ASV法测定了来源于煤炭腐殖酸的富里酸分子量平均值为995．2，求得PH≌10条件下的Cd2+-HA的1级和2级配合物累积稳定常数值1gβ1=4．079，1gβ2=8．602． 展开更多

关键词 腐殖酸 镉 累积稳定常数 配合物

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多元零浮动负二项分布模型在美国老龄化研究中的应用

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作者 刘寅 张弛 蒋锋 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2020年第3期406-416,共11页

随着时代的进步和科技的发展,人口老龄化已成为世界范围内许多发达国家以及发展中国家不得不面对的人口问题,人口老龄化对经济发展、资源分配以及社会结构的稳定带来重要影响。本文利用随机表示提出一个新的多元零浮动负二项分布模型来... 随着时代的进步和科技的发展,人口老龄化已成为世界范围内许多发达国家以及发展中国家不得不面对的人口问题,人口老龄化对经济发展、资源分配以及社会结构的稳定带来重要影响。本文利用随机表示提出一个新的多元零浮动负二项分布模型来研究美国一项关于健康与养老的调查数据中受访者在连续若干次随访中记录下的住院天数,并构造简单快速的EM-GD算法来对影响住院天数的因素进行分析。实证分析结果表明本文所提出的多元零浮动负二项分布模型在刻画带有零浮动的多元离散计数数据方面有着出色的表现。 展开更多

关键词 多元零浮动负二项分布模型 老年危机 随机表示 EM-MM算法 EM-gd算法

原文传递

动态群时延的自适应补偿算法 被引量：10

9

作者 杨知行 邓拥军 +1 位作者 潘长勇 宋健 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第8期87-92,共6页

为了补偿数据传输中的动态群时延,提出了一种简单有效的基带自适应的补偿算法。该算法基于一种并行全数字接收机结构,采用梯度下降算法迭代的最小化恒模算法的代价函数,完成对群时延补偿器系数的更新。仿真结果表明,该算法可以对群时延... 为了补偿数据传输中的动态群时延,提出了一种简单有效的基带自适应的补偿算法。该算法基于一种并行全数字接收机结构,采用梯度下降算法迭代的最小化恒模算法的代价函数,完成对群时延补偿器系数的更新。仿真结果表明,该算法可以对群时延进行有效的自适应补偿,将关闭的眼图成功的打开。 展开更多

关键词 微波技术 群时延的自适应补偿算法:梯度下降算法 恒模算法

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高分辨率混合模糊神经网络裂缝反演研究

10

作者 李勇 肖富森 +2 位作者 马廷虎 李义明 谭勇 《内蒙古石油化工》 CAS 2009年第14期13-15,共3页

本文提出了对ANF IS模糊神经网络的一种新的学习方法。由于梯度下降法和最小二乘法在训练ANF IS模糊神经网络时,尽管搜索局部极值的能力较强,但容易陷入局部极值,而遗传算法可以很快达到全局最优解附近。本文结合遗传神经网络、梯度下... 本文提出了对ANF IS模糊神经网络的一种新的学习方法。由于梯度下降法和最小二乘法在训练ANF IS模糊神经网络时,尽管搜索局部极值的能力较强,但容易陷入局部极值,而遗传算法可以很快达到全局最优解附近。本文结合遗传神经网络、梯度下降法和最小二乘法各自的特点,提出一种混合算法,使得神经网络的收敛速度得到加快,精度得到提高。将该算法进行裂缝反演,取得了很好的反演效果。 展开更多

关键词 ANFIS神经网络 遗传算法 优化 反演 最小二乘法 梯度下降法

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面向约束多目标优化的进化计算与梯度下降联合优化算法 被引量：1

11

作者 田野 陈津津 张兴义 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1386-1392,共7页

约束多目标进化算法(CMOEA)是一类专门为解决约束多目标优化问题而设计的元启发式算法。这类算法利用基于种群的黑盒随机搜索模式,可以在不同优化问题上达到目标与约束之间的有效平衡;然而它们未有效利用函数的梯度信息,在复杂问题上收... 约束多目标进化算法(CMOEA)是一类专门为解决约束多目标优化问题而设计的元启发式算法。这类算法利用基于种群的黑盒随机搜索模式,可以在不同优化问题上达到目标与约束之间的有效平衡;然而它们未有效利用函数的梯度信息,在复杂问题上收敛过慢。但引入梯度信息不是一个简单的过程,同时计算所有目标和约束的梯度会消耗大量的计算资源,且目标和约束之间的矛盾会使梯度方向难以确定。为此,提出一种进化计算和梯度下降(GD)的联合优化算法——基于梯度辅助的多阶段约束多目标进化算法(CMOEA-MSG)。该算法包括两个阶段:在第一阶段,算法通过构建辅助问题并有选择性地计算目标或约束的梯度更新解,使种群快速收敛至可行区域;在第二阶段,算法采用约束优先原则求解原问题,保证种群的可行性和多样性。与现有同类算法在LIR-CMOP、MW和DASCMOP三个测试集上的对比结果表明,CMOEA-MSG可以更有效地解决约束多目标优化问题。 展开更多

关键词 约束多目标优化 进化算法 梯度下降 多阶段搜索

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基于混合优化算法的超参数优化方法及其应用

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作者 丁彧洋 《化工自动化及仪表》 CAS 2023年第6期875-882,共8页

卷积神经网络(CNN)自身结构的超参数对于分类问题中的准确率与效率有较大的影响,针对现有超参数优化方法多依赖传统组合,优化结果不彻底,导致模型分类效果不佳的状况,提出一种基于混合优化算法的CNN超参数优化方法。该方法根据CNN架构... 卷积神经网络(CNN)自身结构的超参数对于分类问题中的准确率与效率有较大的影响,针对现有超参数优化方法多依赖传统组合,优化结果不彻底,导致模型分类效果不佳的状况,提出一种基于混合优化算法的CNN超参数优化方法。该方法根据CNN架构的结构特点选取超参数,然后采用粒子群优化算法(PSO)-梯度下降(GD)混合算法进行优化。在测试数据集上的实验结果表明:该方法在分类问题上具有较好的性能,提升了超参数的优化效率,避免了传统PSO算法易陷入局部最优的缺点。 展开更多

关键词 PSO-gd混合算法 超参数优化 CNN 分类性能 优化效率 局部最优

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改进YOLOv7算法及其油田生产违规行为检测

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作者 任伟建 李虞龙 +3 位作者 康朝海 霍凤财 任璐 张永丰 《计算机技术与发展》 2026年第1期156-161,共6页

针对油田现场监控中摄像头安装高度较高、目标体积较小导致检测难度大的问题,该文提出了一种改进的YOLOv7目标检测算法。首先,在网络结构中引入GD融合机制,通过高效的信息聚合策略,动态整合来自不同层级的特征图信息,从而增强模型对多... 针对油田现场监控中摄像头安装高度较高、目标体积较小导致检测难度大的问题,该文提出了一种改进的YOLOv7目标检测算法。首先,在网络结构中引入GD融合机制,通过高效的信息聚合策略,动态整合来自不同层级的特征图信息,从而增强模型对多尺度目标,尤其是小目标的检测能力。其次,加入Biformer模块,利用其双分支路由注意力机制从全局视角分析特征间的相关性,有效过滤背景干扰和冗余特征,提升模型对关键目标区域的关注度,同时结合注意力稀疏化策略降低冗余计算,兼顾检测精度与计算效率。最后,将传统的IoU损失替换为ICoU-NWD损失函数,引入Wasserstein距离作为边界框之间的度量方式,使边界框预测更准确,尤其在面对尺度变化较大的目标时更具鲁棒性。实验结果表明,改进模型在典型油田场景下的mAP达到97.0%,比原始YOLOv7提升了7.2%;在提升检测准确率和特征表达能力的同时,参数量仅增加12.1%,计算量仅上升3.7%,适合部署在边缘计算设备上,满足复杂环境下的智能检测需求。 展开更多

关键词 改进YOLOv7算法 小目标检测 gd融合机制 Biformer Wasserstein距离 ICoU-NWD

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