简介:为解决工业机器人标定中存在的成本昂贵、专业性强等问题,提出了一种基于几何约束的工业机器人运动学参数闭环标定法.首先采用D—H模型与MDH模型相结合的方法建立运动学模型.解决D-H模型的奇异性问题.其次,用Matlab对该方法进行仿真,机器人末端执行器上模拟安装一个激光器,将激光瞄准观测平面上一正方形的四个顶点,得到较精确的关节角.最后,根据正方形的几何性质建立标定方程,利用最小二乘法求解参数误差.此方法操作简单,成本低,易于测量,可避免机器人基座标系的校准工作.根据仿真结果。工业机器人绝对定位精度提高了77.87%,从而验证了该方法的有效性.
简介:在视频编码中,DCT系数分布模型是率失真理论模型的基础,视频量化一般可分别为硬判决量化(HDQ)以及软判决量化(SDQ),SDQ算法能实现最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区(deadzone)的HDQ算法率失真性能略有损失,但是不考虑系数间的相关性.提出了一种基于分段逼近TCM模型(TransparentCompositeModel)的自适应硬判决量化算法,采用更精确的DCT分布估计模型,估算不同频率分量DCT系数的分布参数.根据模型参数及DCT系数分布参数,优化构造自适应的死区偏移量模型.实验表明,相对于固定偏移量HDQ算法,其编码性能非常接近于SDQ算法.
简介:LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法,同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题,是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量,我们提出了一种基于负样本进行学习的方法negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分,同时结合正样本学习得到的正面预测评分,从正反两个方面进行综合评测,从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验,表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进.