1031451編碼器的碼率控制及優(yōu)化技術ARS60-A4M08192序列具有連續(xù)性,隨機性以及周期性,其特性表明了對其進行預測的可行性與困難性。通過分析時間序列數(shù)據(jù),可以挖掘數(shù)據(jù)的周期性、基本趨勢和關聯(lián)規(guī)則等有價值的信息,還能夠?qū)ξ磥碜邉葸M行預測。時間序列預測模型的應用范圍十分廣泛,包括電力需求預測、金融市場預測以及現(xiàn)代醫(yī)療診斷等領域,無論是為了獲取商業(yè)利益還是規(guī)避風險,提高時間序列預測的準確性,都具有的研究價值和實用價值。針對不同時間尺度對時間序列進行預測,分為細粒度預測和粗粒度預測。目前的主要預測方法包括統(tǒng)計學習方法、傳統(tǒng)機器學習方法、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡方法和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡方法等。這些方法都有各自的限制或者需根據(jù)實際應用場景做出組合、調(diào)整、改進。在應用領域,預測精度每提高一點,都能帶來巨大的收益。神經(jīng)網(wǎng)絡擁有通用的逼近能力,強大的計算能力和表達能力,是一種理想的規(guī)則和模式學習器,可以用來發(fā)展更高級形式的預測器。本文致力于研究神經(jīng)網(wǎng)絡工作原理,從而對其進行結構調(diào)整和改進,以及模型組合等工作,建立時間序列粗粒度和細粒度預測模型,提高時間序列預測精度。針對時間序列的細粒度預測問題,本文提出了一種名為LSTM-corr的基于LSTM的修正模型。LSTM-corr是在LSTM的基礎上添加了一層用于校正LSTM結果的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡校正層,從而提供更更穩(wěn)定的預測結果。將數(shù)據(jù)中心能耗預測作為具體應用場景,利用數(shù)據(jù)中心仿真器GreenCloud產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中心能耗序列作為實驗數(shù)據(jù)集,實驗結果表明LSTM-corr模型的預測效果要明顯好于單一的LSTM模型。針對時間序列的粗粒度預測問題,本文提出了兩種方案:基于神經(jīng)網(wǎng)絡語言模型的趨勢預測方案和基于自編碼器的粗粒度預測方案。前者為粗粒度范圍預測,后者為粗粒度具體值預測,過標定的機器人,其定位誤差可達到幾毫米,滿足不了機器人自動化生產(chǎn)的應用需求。為了保證機器人高效穩(wěn)定地工作,還需要獲取機器人工具中心點的位置信息,為機器人的性能分析提供數(shù)據(jù)依據(jù)。因此本文開發(fā)了基于拉線編碼器的工業(yè)機器人標定與測量系統(tǒng),完成對機器人的標定與位置測量。本文在國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與實際調(diào)研的基礎上論證了該系統(tǒng)的必要性,進而確定系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方案與總體結構布局;隨后在系統(tǒng)總體方案的設計約束條件下,提出了基于拉線編碼器的機器人標定算法與測量算法。標定算法將數(shù)據(jù)采集設備的位置當作機器人誤差傳遞的一部分,標定時數(shù)據(jù)采集設備基準點的計算與機器人結構參數(shù)的辨識過程相互迭代,終實現(xiàn)機器人的結構參數(shù)補償。測量算法主要包含了坐標求解與初始位置校準兩部分。坐標求解算法是根據(jù)采集到的機器人工具中心點與基站基準點之間的長度數(shù)據(jù)和基站的坐標位置求解被測點的三維坐標;系統(tǒng)采用的是站點可動式結構布局,測量前站點基準點的位置是未知的,初始位置校準算法建立了測量系統(tǒng)各個站點之間坐標系模型,通過簡單的校準過程即可獲得各個站點位置相對參考坐標系中的變換矩陣.度計量轉(zhuǎn)臺的測量精度,對轉(zhuǎn)臺所用編碼器分度誤差與細分誤差的校準展開研究。首先,介紹了轉(zhuǎn)臺的結構,設計了方便進行相互比對的雙角度編碼器測角系統(tǒng)并描述了其多讀數(shù)頭布置方式。然后,基于直接比較法與自校準法進行了雙編碼器分度誤差的快速、高精度校準。后,借助精密電容式位移傳感器測量系統(tǒng),利用比較法檢測了兩套編碼器各讀數(shù)頭的單信號周期測量誤差。校準結果顯示:采用雙讀數(shù)頭均布的套編碼器的分度誤差為±0.27″,細分誤差在±0.1″以內(nèi);基于四讀數(shù)頭均布方式進行測量的第二套編碼器分度誤差.

1031451編碼器的碼率控制及優(yōu)化技術ARS60-A4M08192已知類樣本集和未知類樣本集在樣本分布上的差異性,會導致投影域遷移問題。此外,目前的零樣本圖像識別模型用樣本所屬類別的原型屬性當做樣本的屬性,導致類內(nèi)樣本屬性多樣性下降,限制了模型的泛化能力。針對上述問題,本文的主要研究內(nèi)容如下:為了緩解投影域遷移問題,本文提出基于屬性約束自編碼器的零樣本圖像識別算法（ACAR）。首先,利用自編碼器在源域中訓練得到已知類樣本的特征到屬性空間的投影矩陣。然后,在目標域中使用自編碼器,通過添加投影矩陣的約束項將源域的自編碼器和目標域的自編碼器關聯(lián)起來。并且在目標域的自編碼器中添加未知類樣本的屬性約束項,通過迭代算法得到未知類別樣本的屬性。后,利用余弦相似性預測出未知類樣本的標簽。此算法同時利用源域的樣本信息和目標域的樣本信息來學習投影矩陣,結合對未知類屬性的約束,能緩解投影域遷移問題。第二,為進一步提高識別準確率,本文在ACAR算法的基礎上提出基于雙自編碼器的零樣本圖像識別算法（CALC）。首先在源域的自編碼器部分添加一項關于已知類樣本原型屬性和源域投影矩陣的約束項。然后結合CALC算法求出未知類樣本的屬性。后通過余弦相似性預測得到未知類樣本的標簽。與ACAR算法相比,CALC更能提高識別準確率。第三,為了提高對樣本屬性刻畫的準確度,本文提出基于樣本屬性自編碼器的零樣本圖像識別算法（TALC）。首先,利用自編碼器在源域中學習出已知類別樣本的屬性。然后,用學出的樣本屬性替換該樣本類原型屬性,利用CALC算法求出未知類別樣本的屬性。后,利用余弦相似性預測得到未知類樣本的標簽。該算法利用自編碼器在源域中學習樣本的屬性,將CALC算法中源域原型屬性替換為樣本屬性,從而提高了模型.

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