Image Clustering and Annotation based on Non-negative Matrix Factorization

非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)是指将一个非负矩阵分解为两个非负因子矩阵乘积的形式。作为一种局部的、稀疏的数据表达方法，非负矩阵分解在信息处理领域获得了广泛的应用，目前仍是机器学习和计算机视觉等方向的重要的研究课题。本文以非负矩阵分解为研究对象，重点对非负矩阵分解的图及超图的正则化方法进行了深入研究，部分解决了现有算法在处理具有非线性分布形式的样本数据时所存在的不足。本文的主要研究工作如下：(1) 提出了一种几何结构保持的非负矩阵分解算法。该算法将原始样本分布中近邻样本点间的相似性关系和远距离样本点间的互斥性关系以图正则化的方式进行了描述，并将其引入到非负矩阵分解框架，进而提高了算法对流形结构的保持能力。相对于标准的非负矩阵分解算法，我们提出的算法充分利用了样本分布的先验知识，因此可以获得一种更好低维数据表达方式。为了提高几何结构保持的非负矩阵分解算法对噪声点或者离群点的鲁棒性，我们提出用L2,1范数来计算矩阵分解过程中的误差项，相对于L2范数，基于L2,1范数数据重构方法弱化了离群点或噪声点的误差项在整个误差结果中所占的比重，大大减弱离群点或噪声点对几何结构保持的非负矩阵分解结果的影响。在多个测试集上的试验结果验证了我们的想法。与其他方法的对比，显示出鲁棒性几何结构保持的非负矩阵分解算法对噪声样本的具有较强的鲁棒性。(2) 基于图模型的正则化方法虽然可以有效描述样本间两两的序对关系，但在描述样本间的多元甚至更为复杂的相互关系相对比较乏力。为此，我们将多超图正则化的方法引入到了非负矩阵分解框架。相对基于图的正则化方法，超图正则化方法可有效的描述样本间复杂的多元关系和高阶信息。另外，为了避免单一超图在刻画样本分布的流形结构时所引起的过拟合现象，我们用事先定义的超图集中不同超图间凸组合来近似逼近样本分布的本质流形结构。基于多超图正则化的非负矩阵分解大大提高了其对数据关系描述的完整性和准确性，增强了算法的聚类性能。(3) 提出了一种基于超图直推非负矩阵分解的图像标注算法。该算法首先采用基于监督学习的超图模型来描述样本的低层视觉特征与高层语义标签间的相互关系，并通过超图的正则化方法来对样本的语义标签进行预测。为控制语义标签的预测误差，我们还把语义标签的直推正则项引入了非负矩阵分解框架，从而实现了对样本语义标签的预测和误差控制。为了提高图像标注的精度，我们提出了上述标注算法的改进方法。首先，为了有效利用了异质样本特征间的冗余信息，我们将基于单视图特征的图像标注算法扩展到了多视图空间，并对矩阵分解后各视图上的系数矩阵实施了一致性约束来确保其物理意义的相关性；其次，当有新的训练样本或标注信息被添加到样本库时，为了避免对预测模型进行重新学习所带来的负担，我们提出查询样本驱动的图像标注方法，即，对某查询样本仅采用其k近邻的训练进行标签预测的方法，这大大简化了模型的学习难度。在图像标注数据库上的试验结果表明，相对于其他算法，我们提出的图像标注算法具有良好的标注性能和参数的鲁棒性

The Design and Implementation of a Test System for the Performance of Automobile Gearbox

本文从整体上论述了汽车变速箱性能检测系统的测试原理和设计方案,并从硬件和软件两方面详细阐述了汽车变速箱性能检测系统的组成。现场总线的采用,使本系统的结构更加简单,实施更加方便。实践证明,该方法是可行的,可靠的

The Research of Image Annotation based on Hypergraph Transduction Non-negative Matrix Factorization

为解决传统图像标注方法难以准确建立从低层视觉特征到高层语义空间映射关系的问题,提出了一种基于超图直推非负矩阵分解的图像标注算法。通过把有监督超图正则化思想引入到非负矩阵分解框架,使得图像标注算法可以有效地利用样本间复杂的多元关系和标注信息,而直推学习正则项的利用又增加了算法对标签预测误差进行合理控制的能力。在图像标注数据集上的仿真结果表明,相对于支持向量机、鉴别式度量学习等传统的图像标注算法,提出的算法大幅提高了标注的准确率和模型的鲁棒性。并具有很好的可行性和有效性

A Geometric Structure Preserving Non-negative Matrix Factorization for Data Representation

作为一种线性降维方法，非负矩阵分解（NMF）算法在多个场合均有应用；但NMF算法只能在欧氏空间上进行语义分解，当输入数据是嵌入在高维空间的低维流形时，NMF会引入较大的分解误差。为解决此问题，本文提出了一种基于几何结构保持的非负矩阵分解算法（SPNMF）。在SPNMF算法中，我们将局部近邻样本点间的相似性关系的保持和远距离非近邻样本点间的互斥性关系的保持引入到NMF框架；并把非负矩阵分解的求解问题转化为数值优化问题，然后用交替优化的方法对SPNMF算法进行了求解。相对于NMF，SPNMF算法拥有更多的数据分布的先验知识，因此SPNMF算法可以获得一种更好低维数据表达方式．在人脸数据库上的试验结果表明，相对于NMF及其它的改进算法，SPNMF算法具有更高的聚类精度

一种基于相机视觉的工业机器人DH参数标定方法及标定装置

本发明涉及一种基于相机视觉的工业机器人DH参数标定方法及标定装置。运动机器人采集不同位置和姿态下的多个激光点位置及对应的机器人关节角度。由计算单元对采集的多个位置点进行平移，使对应的激光束交于一点。并以此为约束条件，采用非线性优化方法求解机器人DH参数误差，进而获得准确的DH参数模型。本发明利用相机获取由机器人末端法兰处射出的激光束在平面上的投影点位置，并结合对应的机器人关节数据即可完成HD参数的标定过程，标定成本低，简单易用，无需其他昂贵的且高精度的测量设备。并且该标定方法及标定设备适用于任意构型及自由度的串联型机器人。可广泛应用于工业、教学、科研等领域，提高机械臂的绝对定位精度

Robust Structure Preserving Nonnegative Matrix Factorization for Dimensionality Reduction

As a linear dimensionality reduction method, nonnegative matrix factorization (NMF) has been widely used in many fields, such as machine learning and data mining. However, there are still two major drawbacks for NMF: (a) NMF can only perform semantic factorization in Euclidean space, and it fails to discover the intrinsic geometrical structure of high-dimensional data distribution. (b) NMFsuffers from noisy data, which are commonly encountered in real-world applications. To address these issues, in this paper, we present a new robust structure preserving nonnegative matrix factorization (RSPNMF) framework. In RSPNMF, a local affinity graph and a distant repulsion graph are constructed to encode the geometrical information, and noisy data influence is alleviated by characterizing the data reconstruction term of NMF with l(2),(1)-norm instead of l(2)-norm. With incorporation of the local and distant structure preservation regularization term into the robust NMF framework, our algorithm can discover a low-dimensional embedding subspace with the nature of structure preservation. RSPNMF is formulated as an optimization problem and solved by an effective iterativemultiplicative update algorithm. Experimental results on some facial image datasets clustering show significant performance improvement of RSPNMF in comparison with the state-of-the-art algorithms

电动汽车用减速器传动效率影响因素研究

减速器传动效率是影响整个传动系统效率的主要因素，建立减速器传动效率模型，并对其影响因素进行分析，对于提升电动汽车用减速器传动效率意义重大。针对电动汽车用减速器的特点，分析了齿轮啮合损失、轴承损失、搅油风阻损失和油封损失4种因素对传动效率的影响，建立了传动效率计算模型，开展了润滑油、转速及转矩对电动汽车用单挡二级减速器传动效率影响的理论研究；搭建高速三轴综合性能检测台架，开展了模型精度及传动效率影响因素的正交试验研究。结果表明，所建模型的仿真结果最大相对误差为-0.59%，优于ISO/TR 14179—1：2001的-1.75%；随着转速增加，传动效率逐渐降低，对传动效率的影响程度最大；随着转矩增大，传动效率逐渐提升；润滑油温度越低，传动效率越低；润滑油牌号对传动效率影响不明显，润滑油黏度越小，传动效率越高，对传动效率的影响程度最小

Multi-axis system real-time guide trajectory planning method based on high-order B spline

本发明涉及一种基于高阶B样条的多轴系统实时引导轨迹规划方法，包括以下步骤：将实时引导数据按照固定的通信周期压入输入队列；将实时引导数据进行B样条曲线路径规划；将规划好的B样条曲线路径按照控制周期离散的数据依次要入输出队列，当输出队列数据达到设定数量后，将队列中的数据依次取出，发个驱动设备。本发明采用高阶B样条对实时动态数据进行路径规划，保证了实时规划轨迹高阶可导。无需求解大量控制点完成轨迹规划，简化轨迹规划计算量。避免了由于引导数据不光滑造成多轴控制系统的抖动问题。因此即使引导数据不光滑也无需对数据进行滤波处理