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嫦娥五号探测器月面采样封装任务需利用采样机械臂及其末端执行机构夹持样品容器,为克服非结构化月面环境对机械臂控制造成的不可知影响,确保精确夹持样品容器,提出并设计了一种视觉伺服样品容器夹持的控制方法和系统。系统通过固定安装相机和"眼在手"相机协同获取机械臂末端执行机构以及样品容器特征,采用扩展卡尔曼滤波算法对机械臂末端执行机构位姿的控制参数进行估计,消除控制位姿的轨迹抖动,实现了对样品容器的精确夹持。最后,通过分析在轨月球样品容器被夹持过程的数据和图像,验证了该视觉伺服控制方法和系统设计正确有效。 相似文献
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为降低弹道目标整体误识别代价,提出了基于代价敏感剪枝(CSP)一维卷积神经网络(1D-CNN)的弹道目标高分辨距离像识别方法。首先,基于彩票假设提出了同时以降低模型复杂度和误识别代价为目标的统一框架;然后,在此基础上,提出了基于人工蜂群算法的网络结构无梯度优化方法,以网络结构搜索的方式自动地寻找1D-CNN的代价敏感子网络,即代价敏感剪枝;最后,为了使代价敏感子网络在微调过程中仍以最小化误识别代价为目标,提出了一种代价敏感交叉熵(CSCE)损失函数对训练进行优化,使代价敏感子网络侧重对误识别代价较高的类别正确分类来进一步降低整体误识别代价。实验结果表明:结合CSP和CSCE损失函数的1D-CNN能在保持较高的识别正确率的前提下,相比传统的1D-CNN具有更低的整体误识别代价,且降低了50%以上的计算复杂度。 相似文献
纠错输出编码(ECOC)作为分解框架,将多类分类问题转化为二类分类问题,是解决多类分类问题的有效手段。为了提高ECOC的泛化性能,对ECOC基分类器的设计问题进行了研究。解决这一问题的关键是对ECOC的泛化性能进行估计。留一(LOO)误差作为泛化性能的无偏估计,研究了ECOC留一误差界的估计问题。先给出了ECOC留一误差的定义,基于此定义,再给出了基分类器为支持向量机(SVM),解码方法为线性损失函数解码时,ECOC留一误差的上界和下界。在人工数据集和UCI数据集上的实验表明,ECOC留一误差的上界可以指导基分类器的参数选择,通过基分类器设计可以提高ECOC的泛化性能。此外,ECOC的训练误差可以作为ECOC留一误差的下界,对ECOC留一误差下界的研究可以作为未来的研究方向。 相似文献
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