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机器学习10大算法

机器学习10大算法
机器学习10大算法

机器学习10大经典算法

2012-03-29 20:35 14024人阅读评论(3) 收藏举报算法google网络搜索引擎互联网yahoo

1、C4.5

机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。

从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。

决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里,每个决策树都表述了一种树型结构,他由他的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外,随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。

决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。

决策树是如何工作的

决策树一般都是自上而下的来生成的。

选择分割的方法有好几种,但是目的都是一致的:对目标类尝试进行最佳的分割。

从根到叶子节点都有一条路径,这条路径就是一条“规则”。

决策树可以是二叉的,也可以是多叉的。

对每个节点的衡量:

1) 通过该节点的记录数

2) 如果是叶子节点的话,分类的路径

3) 对叶子节点正确分类的比例。

有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。

由于ID3算法在实际应用中存在一些问题,于是Quilan提出了C4.5算法,严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。相信大家对ID3算法都很.熟悉了,这里就不做介绍。

C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进:

1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;

2) 在树构造过程中进行剪枝;

3) 能够完成对连续属性的离散化处理;

4) 能够对不完整数据进行处理。

C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。此外,C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集,当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。

来自搜索的其他内容:

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.

分类决策树算法是从大量事例中进行提取分类规则的自上而下的决策树.

决策树的各部分是:

根: 学习的事例集.

枝: 分类的判定条件.

叶: 分好的各个类.

§4.3.2 ID3算法

1.概念提取算法CLS

1) 初始化参数C={E},E包括所有的例子,为根.

2) IF C中的任一元素e同属于同一个决策类则创建一个叶子

节点YES终止.

ELSE 依启发式标准,选择特征Fi={V1,V2,V3,...Vn}并创建

判定节点

划分C为互不相交的N个集合C1,C2,C3,...,Cn;

3) 对任一个Ci递归.

2. ID3算法

1) 随机选择C的一个子集W (窗口).

2) 调用CLS生成W的分类树DT(强调的启发式标准在后).

3) 顺序扫描C搜集DT的意外(即由DT无法确定的例子).

4) 组合W与已发现的意外,形成新的W.

5) 重复2)到4),直到无例外为止.

启发式标准:

只跟本身与其子树有关,采取信息理论用熵来量度.

熵是选择事件时选择自由度的量度,其计算方法为

P = freq(Cj,S)/|S|;

INFO(S)= - SUM( P*LOG(P) ) ; SUM()函数是求j从1到n和. Gain(X)=Info(X)-Infox(X);

Infox(X)=SUM( (|Ti|/|T|)*Info(X);

为保证生成的决策树最小,ID3算法在生成子树时,选取使生成的子树的熵(即Gain(S))最小的

的特征来生成子树.

§4.3.3: ID3算法对数据的要求

1. 所有属性必须为离散量.

2. 所有的训练例的所有属性必须有一个明确的值.

3. 相同的因素必须得到相同的结论且训练例必须唯一.

§4.3.4: C4.5对ID3算法的改进:

1. 熵的改进,加上了子树的信息.

Split_Infox(X)= - SUM( (|T|/|Ti| ) *LOG(|Ti|/|T|) );

Gain ratio(X)= Gain(X)/Split Infox(X);

2. 在输入数据上的改进.

1)

因素属性的值可以是连续量,C4.5对其排序并分成不同的集合后按照ID3算法当作离散量进

行处理,但结论属性的值必须是离散值.

2) 训练例的因素属性值可以是不确定的,以? 表示,但结论必须是确定的

3. 对已生成的决策树进行裁剪,减小生成树的规模.

2、The k-means algorithm

k-means algorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。

假设有k个群组Si, i=1,2,...,k。μi是群组Si内所有元素xj的重心,或叫中心点。

k平均聚类发明于1956年,该算法最常见的形式是采用被称为劳埃德算法

(Lloyd algorithm)的迭代式改进探索法。劳埃德算法首先把输入点分成k个初始化分组,可以

是随机的或者使用一些启发式数据。然后计算每组的中心点,根据中心点的位置把对象分到离它最近的中心,重新确定分组。继续重复不断地计算中心并重新分组,直到收敛,即对象不再改变分组(中心点位置不再改变)。

劳埃德算法和k平均通常是紧密联系的,但是在实际应用中,劳埃德算法是解决k平均问题的启发式法则,对于某些起始点和重心的组合,劳埃德算法可能实际上收敛于错误的结果。(上面函数中存在的不同的最优解)

虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行,因为它在实际中收敛非常快。实际上,观察发现迭代次数远远少于点的数量。然而最近,David Arthur和Sergei Vassilvitskii提出存在特定的点集使得k平均算法花费超多项式时间达到收敛。

近似的k平均算法已经被设计用于原始数据子集的计算。

从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解,最终解的质量很大程度上取决于初始化的分组。由于该算法的速度很快,因此常用的一种方法是多次运行k平均算法,选择最优解。

k平均算法的一个缺点是,分组的数目k是一个输入参数,不合适的k可能返回较差的结果。另外,算法还假设均方误差是计算群组分散度的最佳参数。

3、SVM

支持向量机,英文为Support Vector Machine,简称SV机(论文中一般简称svm)。它是一种監督式學習的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。

支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规范化

(Tikhonov Regularization)方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区.因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最大似然的期望值;另外一步是最大化(M),也就是最大化在E 步上找到的最大似然的期望值从而计算参数的最大似然估计。M 步上找到的参数然后用于另外一个E 步计算,这个过程不断交替进行。

Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起,然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去,这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。支持向量机方法是在近年来提出的一种新方法。

SVM的主要思想可以概括为两点:(1) 它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分,从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能;(2) 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面,使得学习器得到全局最优化,并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。

在学习这种方法时,首先要弄清楚这种方法考虑问题的特点,这就要从线性可分的最简单情况讨论起,在没有弄懂其原理之前,不要急于学习线性不可分等较复杂的情况,支持向量机在设计时,需要用到条件极值问题的求解,因此需用拉格朗日乘子理论,但对多数人来说,以前学到的或常用的是约束条件为等式表示的方式,但在此要用到以不等式作为必须满足的条件,此时只要了解拉格朗日理论的有关结论就行。

介绍

支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。

动机

有很多个分类器(超平面)可以把数据分开,但是只有一个能够达到最大分割。我们通常希望分类的过程是一个机器学习的过程。这些数据点并不需要是中的点,而可以是任意(统计学符号)中或者(计算机科学符号) 的点。我们希望能够把这些点通过一个n-1维的超平面分开,通常这个被称为线性分类器。有很多分类器都符合这个要求,但是我们还希望找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同类的数据点间隔最大的那个面,该面亦称为最大间隔超平面。如果我们能够找到这个面,那么这个分类器就称为最大间隔分类器。

问题定义

设样本属于两个类,用该样本训练svm得到的最大间隔超平面。在超平面上的样本点也称为支持向量.我们考虑以下形式的样本点

其中ci为1或?1 --用以表示数据点属于哪个类. 是一个p ? (统计学符号), 或 n ? (计算机科学符号) 维向量,其每个元素都被缩放到[0,1]或[-1,1].缩放的目的是防止方差大的随机变量主导分类过程.我们可以把这些数据称为“训练数据”,希望我们的支持向量机能够通过一个超平面正确的把他们分开。超平面的数学形式可以写作

根据几何知识,我们知道向量垂直于分类超平面。加入位移b的目的是增加间隔.如果没有b 的话,那超平面将不得不通过原点,限制了这个方法的灵活性。

由于我们要求最大间隔,因此我们需要知道支持向量以及(与最佳超平面)平行的并且离支持向量最近的超平面。我们可以看到这些平行超平面可以由方程族:

来表示。

如果这些训练数据是线性可分的,那就可以找到这样两个超平面,在它们之间没有任何样本点并且这两个超平面之间的距离也最大.通过几何不难得到这两个超平面之间的距离

是2/|w|,因此我们需要最小化|w|。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们需要保证对于所有的i 满足其中的一个条件

这两个式子可以写作:

原型

现在寻找最佳超平面这个问题就变成了在(1)这个约束条件下最小化|w|.这是一个二次規劃QP(quadratic programming)最优化中的问题。

更清楚的,它可以表示如下:

最小化, 满足。

1/2 这个因子是为了数学上表达的方便加上的。

对偶型(Dual Form)

把原型的分类规则写作对偶型,可以看到分类器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区边缘的训练样本点)的函数。

支持向量机的对偶型如下:并满足αi > = 0

软间隔

1995年, Corinna Cortes 与Vapnik 提出了一种改进的最大间隔区方法,这种方法可以处理标记错误的样本。如果可区分正负例的超平面不存在,则“软边界”将选择一个超平面尽可能清晰地区分样本,同时使其与分界最清晰的样本的距离最大化。这一成果使术语“支持向量机”(或“SVM”)得到推广。这种方法引入了松驰参数ξi以衡量对数据xi的误分类度。

随后,将目标函数与一个针对非0ξi的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误惩罚两大目标之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性函数,则等式(3)变形为

4、Apriori算法

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集。

Apriori演算法所使用的前置统计量包括了:

?最大规则物件数:规则中物件组所包含的最大物件数量

?最小支援:规则中物件或是物件组必顸符合的最低案例数

?最小信心水准:计算规则所必须符合的最低信心水准门槛

该算法的基本思想是:首先找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则,产生只包含集合的项的所有规则,其中每一条规则的右部只有一项,这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成,那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集,使用了递推的方法。

可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库,是Apriori算法的两大缺点。

5、最大期望(EM)算法

在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量

(Latent Variabl)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)

领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最大似然的期望值;另外一步是最大化(M),也就是最大化在E 步上找到的最大似然的期望值从而计算参数的最大似然估计。M 步上找到的参数然后用于另外一个 E 步计算,这个过程不断交替进行。

最大期望过程说明

我们用表示能够观察到的不完整的变量值,用表示无法观察到的变量值,这样和一起组成了完整的数据。可能是实际测量丢失的数据,也可能是能够简化问题的隐藏变量,如果它的值能够知道的话。例如,在混合模型(Mixture Model)中,如果“产生”样本的混合元素成分已知的话最大似然公式将变得更加便利(参见下面的例子)。

估计无法观测的数据

让代表矢量θ: 定义的参数的全部数据的概率分布(连续情况下)或者概率集聚函数(离散情况下),那么从这个函数就可以得到全部数据的最大似然值,另外,在给定的观察到的数据条件下未知数据的条件分布可以表示为:

6、PageRank

PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利,专利人是Google创始人之一拉里·佩奇(Larry Page)。因此,PageRank里的page不是指网页,而是指佩奇,即这个等级方法是以佩奇来命名的。

Google的PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是,每个到页面的链接都是对该页面的一次投票,被链接的越多,就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多,一般判断这篇论文的权威性就越高。

Google有一套自动化方法来计算这些投票。Google的PageRank分值从0到10;PageRank 为10表示最佳,但非常少见,类似里氏震级(Richter scale),PageRank级别也不是线性的,而是按照一种指数刻度。这是一种奇特的数学术语,意思是PageRank4不是比PageRank3

好一级——而可能会好6到7倍。因此,一个PageRank5的网页和PageRank8的网页之间的差距会比你可能认为的要大的多。

PageRank较高的页面的排名往往要比PageRank较低的页面高,而这导致了人们对链接的着魔。在整个SEO社区,人们忙于争夺、交换甚至销售链接,它是过去几年来人们关注

的焦点,以至于Google修改了他的系统,并开始放弃某些类型的链接。比如,被人们广泛接受的一条规定,来自缺乏内容的“link farm”(链接工厂)网站的链接将不会提供页面的PageRank,从PageRank较高的页面得到链接但是内容不相关(比如说某个流行的漫画书网站链接到一个叉车规范页面),也不会提供页面的PageRank。Google选择降低了PageRank 对更新频率,以便不鼓励人们不断的对其进行监测。

Google PageRank一般一年更新四次,所以刚上线的新网站不可能获得PR值。你的网站很可能在相当长的时间里面看不到PR值的变化,特别是一些新的网站。PR值暂时没有,这不是什么不好的事情,耐心等待就好了。

为您的网站获取外部链接是一件好事,但是无视其他SEO领域的工作而进行急迫的链接建设就是浪费时间,要时刻保持一个整体思路并记住以下几点:

·Google的排名算法并不是完全基于外部链接的

·高PageRank并不能保证Google高排名

·PageRank值更新的比较慢,今天看到的PageRank值可能是三个月前的值

因此我们不鼓励刻意的去追求PageRank,因为决定排名的因素可以有上百种。尽管如此,PageRank还是一个用来了解Google对您的网站页面如何评价的相当好的指示,建议网站设计者要充分认识PageRank在Google判断网站质量中的重要作用,从设计前的考虑到后期网站更新都要给予PageRank足够的分析,很好的利用。我们要将PageRank看作是一种业余爱好而不是一种信仰。

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通过对由超过50,000 万个变量和20 亿个词汇组成的方程进行计算,PageRank 能够对网页的重要性做出客观的评价。PageRank 并不计算直接链接的数量,而是将从网页A 指向网页B 的链接解释为由网页 A 对网页 B 所投的一票。这样,PageRank 会根据网页B 所收到的投票数量来评估该页的重要性。

此外,PageRank 还会评估每个投票网页的重要性,因为某些网页的投票被认为具有较高的价值,这样,它所链接的网页就能获得较高的价值。重要网页获得的PageRank(网页排名)较高,从而显示在搜索结果的顶部。Google 技术使用网上反馈的综合信息来确定某个网页的重要性。搜索结果没有人工干预或操纵,这也是为什么Google 会成为一个广受用户信赖、不受付费排名影响且公正客观的信息来源。

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其实简单说就是民主表决。打个比方,假如我们要找李开复博士,有一百个人举手说自己是李开复。那么谁是真的呢?也许有好几个真的,但即使如此谁又是大家真正想找的呢?:-) 如果大家都说在Google 公司的那个是真的,那么他就是真的。

在互联网上,如果一个网页被很多其它网页所链接,说明它受到普遍的承认和信赖,那么它的排名就高。这就是Page Rank 的核心思想。当然Google 的Page Rank 算法实际上要复杂得多。比如说,对来自不同网页的链接对待不同,本身网页排名高的链接更可靠,于是给这些链接予较大的权重。Page Rank 考虑了这个因素,可是现在问题又来了,计算搜索结果的网页排名过程中需要用到网页本身的排名,这不成了先有鸡还是先有蛋的问题了吗?

Google 的两个创始人拉里·佩奇(Larry Page )和谢尔盖·布林(Sergey Brin) 把这个问题变成了一个二维矩阵相乘的问题,并且用迭代的方法解决了这个问题。他们先假定所有网页的排名是相同的,并且根据这个初始值,算出各个网页的第一次迭代排名,然后再根据第一次迭代排名算出第二次的排名。他们两人从理论上证明了不论初始值如何选取,这种算法都保证了网页排名的估计值能收敛到他们的真实值。值得一提的事,这种算法是完全没有任何人工干预的。

理论问题解决了,又遇到实际问题。因为互联网上网页的数量是巨大的,上面提到的二维矩阵从理论上讲有网页数目平方之多个元素。如果我们假定有十亿个网页,那么这个矩阵就有一百亿亿个元素。这样大的矩阵相乘,计算量是非常大的。拉里和谢尔盖两人利用稀疏矩阵计算的技巧,大大的简化了计算量,并实现了这个网页排名算法。今天Google 的工程师把这个算法移植到并行的计算机中,进一步缩短了计算时间,使网页更新的周期比以前短了许多。

我来Google 后,拉里(Larry) 在和我们几个新员工座谈时,讲起他当年和谢尔盖(Sergey) 是怎么想到网页排名算法的。他说:"当时我们觉得整个互联网就像一张大的图(Graph),每个网站就像一个节点,而每个网页的链接就像一个弧。我想,互联网可以用一个图或者矩阵描述,我也许可以用这个发现做个博士论文。" 他和谢尔盖就这样发明

了Page Rank 的算法。

网页排名的高明之处在于它把整个互联网当作了一个整体对待。它无意识中符合了系统论的观点。相比之下,以前的信息检索大多把每一个网页当作独立的个体对待,很多人当初只注意了网页内容和查询语句的相关性,忽略了网页之间的关系。

今天,Google 搜索引擎比最初复杂、完善了许多。但是网页排名在Google 所有算法中依然是至关重要的。在学术界, 这个算法被公认为是文献检索中最大的贡献之一,并且被很多大学引入了信息检索课程(Information Retrieval) 的教程。

如何提高你网页的PR 值?

什么是PR值呢? PR值全称为PageRank,PR是英文Pagerank 的缩写形式,Pagerank取

自Google的创始人LarryPage,它是Google排名运算法则(排名公式)的一部分,Pagerank 是Google对网页重要性的评估,是Google用来衡量一个网站的好坏的唯一标准。PageRank(网页级别)是Google用于评测一个网页“重要性”的一种方法。在揉合了诸如Title 标识和Keywords标识等所有其它因素之后,Google通过PageRank来调整结果,使那些更

具“重要性”的网页在搜索结果中另网站排名获得提升,从而提高搜索结果的相关性和质量。PR值的级别从1到10级,10级为满分。PR值越高说明该网页越受欢迎。Google把自己的网站的PR值定到10,这说明Google这个网站是非常受欢迎的,也可以说这个网站非

常重要。Google大受青睐的另一个原因就是它的网站索引速度。向Google提交你的网站直到为Google收录,一般只需两个星期。如果你的网站已经为Google收录,那么通常Google 会每月一次遍历和更新(重新索引)你的网站信息。不过对于那些PR值(Pagerank)较高的网站,Google索引周期会相应的短一些。一个PR值为1的网站表明这个网站不太具有流行度,而PR值为7到10则表明这个网站非常受欢迎。PR值最高为10,一般PR值达到4,就算是一个不错的网站了。那么PR值都受那些因素影响呢?下面我们一起来看看。

第一:网站外部链接的数量和质量

在计算网站排名时,Pagerank会将网站的外部链接数考虑进去。并不能说一个网站的外部链接数越多其PR值就越高,如果这样的话,一个网站尽可能获得最多的外部链接就OK 了,有这种想法是错误的。Google对一个网站上的外部链接数的重视程度并不意味着你因

此可以不求策略地与任何网站建立连接。这是因为Google并不是简单地由计算网站的外部

链接数来决定其等级。Google的Pagerank系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会考虑其数量。这个问题看来很有复杂。首先让我们来解释一下什么是阻尼因数(damping factor)。阻尼因素就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际PR分值。阻尼因数一般是

0.85。当然比起你网站的实际PR值,它就显得微不足道了。

现在让我们来看看这个PR分值的计算公式:

PR(A)=(1- d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+PR(tn)/C(tn)) 公式解释:其中PR(A)表示的是从一个外部链接站点t1上,依据Pagerank?系统给你的网站所增加的PR分值;PR(t1)表示该外部链接网站本身的PR分值;C(t1)则表示该外部链接站点所拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站的投票权值只有该网站PR分值的0.85,

那么,是不是说对一个网站而言,它所拥有的较高网站质量和较高PR分值的外部链接数量越多就越好呢?错,因为-Google的Pagerank系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会考虑其数量.比方说,对一个有一定PR值的网站X来说,如果你的网站Y是它的唯一一个外部链接,那么Google就相信网站X将你的网站Y视做它最好的一个外部链接,从而会给你的网站Y更多的分值。可是,如果网站X 上已经有49个外部链接,那么Google就相信网站X只是将你的网站视做它第50个好的网站。因而你的外部链接站点上的外部链接数越多,你所能够得到的PR分值反而会越低,它们呈反比关系。

说它对是因为-一般情况下,一个PR分值大于等于6的外部链接站点,可显著提升你的PR分值。但如果这个外部链接站点已经有100个其它的外部链接时,那你能够得到的PR 分值就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的PR值仅为2,但你却是它的唯一一个外部链接,那么你所获得的PR值要远远大于那个PR值为6,外部链接数为100的网站。

而且这个0.85的权值平均分配给其链接的每个外部网站。

第二:Google在你的网站抓取的页面数

Google在你的网站抓取的页面数,数目越多,Pagerank值越高。但通常Google 并不会主动抓取你的网站的所有页面,尤其是网址里带有“?”的动态链接,Google不主动,那就要我们主动了,最笨的办法是把网站所有的页面都提交给Google,但我想没有谁真会这么做,但页面不多的话可以试试。更好的办法是制作一个静态Html页面,通常被称作“网站地图”或“网站导航”,它里面包含你要添加的所有网址,然后把这个静态页面提交给Google。

第三:网站被世界三大知名网站DMOZ,Yahoo和Looksmart 收录

众所周知,Google的Pagerank系统对那些门户网络目录如DMOZ,Yahoo和Looksmart 尤为器重。特别是对DMOZ。一个网站上的DMOZ链接对Google的Pagerank?来说,就好像一块金子一样珍贵。如果你的网站为ODP收录,则可有效提升你的页面等级。向ODP提交你的站点并为它收录,其实并不是一件难事,只是要多花点时间而已。只要确保你的网站提供了良好的内容,然后在ODP合适的目录下点击"增加站点",按照提示一步步来就OK了。至少要保证你的索引页(INDEX PAGE)被收录进去。所以,如果你的网站内容涉及完全不同的几块内容,你可以把每个内容的网页分别向ODP提交-不过请记住"欲速则不达"。等

到Google对其目录更新后,你就能看到你的PR值会有什么变化了。如果你的网站为Yahoo 和Looksmart所收录,那么你的PR值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质的或几乎完全是非商业性质的内容,那么你可以通过https://www.doczj.com/doc/1f1642616.html,使你的网站为著名的网络目录Looksmart所收录。Looksmart也是从Zeal网络目录获得非商业搜索列表。

Google PR值的更新周期是多长时间?

一般情况下PR值更新的周期是2.5~3个月!最近一次PR更新是2008年1月中旬。

PageRank相关算法总结:

1.PageRank

基本思想:如果网页T存在一个指向网页A的连接,则表明T的所有者认为A比较重要,从而把T的一部分重要性得分赋予A。这个重要性得分值为:PR(T)/C(T)

其中PR(T)为T的PageRank值,C(T)为T的出链数,则A的PageRank值为一系列类似于T的页面重要性得分值的累加。

优点:是一个与查询无关的静态算法,所有网页的PageRank值通过离线计算获得;有效减少在线查询时的计算量,极大降低了查询响应时间。

不足:人们的查询具有主题特征,PageRank忽略了主题相关性,导致结果的相关性和主题性降低;另外,PageRank有很严重的对新网页的歧视。

2.Topic-Sensitive PageRank(主题敏感的PageRank)

基本思想:针对PageRank对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算出一

个PageRank向量集合,该集合中的每一个向量与某一主题相关,即计算某个页面关于不同主题的得分。主要分为两个阶段:主题相关的PageRank向量集合的计算和在线查询时主题的确定。

优点:根据用户的查询请求和相关上下文判断用户查询相关的主题(用户的兴趣)返回查询结果准确性高。

不足:没有利用主题的相关性来提高链接得分的准确性。

3.Hilltop

基本思想:与PageRank的不同之处:仅考虑专家页面的链接。主要包括两个步骤:专家页面搜索和目标页面排序。

优点:相关性强,结果准确。

不足:专家页面的搜索和确定对算法起关键作用,专家页面的质量决定了算法的准确性,而专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大量非专家页面的影响,不能反应整个Internet 的民意;当没有足够的专家页面存在时,返回空,所以Hilltop适合对于查询排序进行求精。

那么影响google PageRank的因素有哪些呢?

1 与pr高的网站做链接:

2 内容质量高的网站链接

3加入搜索引擎分类目录

4 加入免费开源目录

5 你的链接出现在流量大、知名度高、频繁更新的重要网站上

6google对DPF格式的文件比较看重。

7安装Google工具条

8域名和tilte标题出现关键词与meta标签等

9反向连接数量和反向连接的等级

10Google抓取您网站的页面数量

11导出链接数量

PageRank科学排名遏止关键字垃圾

目前,五花八门的网站为争夺网上排名采用恶意点击和输入关键字垃圾的手段来吸引网民的眼球,无论对于互联网企业还是互联网用户,这都不是一个好现象。

为了解决这样的问题,Google 创始人之一拉里.佩奇(Larry Page)发明了一种算法PageRank,是由搜索引擎根据网页之间相互的超链接进行计算的网页排名。它经常和搜索引擎优化有关。PageRank 系统目前被Google 用来体现网页的相关性和重要性,以便科学排名,遏止关键字垃圾。

PageRank这个概念引自一篇学术论文的被媒体转载的频度,一般被转载的次数越多,这篇论文的权威性就越高,价值也就越高。PageRank是1998年在斯坦福大学问世的,2001

年9 月被授予美国专利。如今它在Google 所有算法中依然是至关重要的。在学术界, 这个算法被公认为是文献检索中最大的贡献之一,并且被很多大学引入了信息检索课程(Information Retrieval) 的教程。

PageRank 通过对由超过 5 亿个变量和20 亿个词汇组成的方程进行计算,能科学公正地标识网页的等级或重要性。PR级别为1到10,PR值越高说明该网页越重要。例如:一个PR 值为1 的网站表明这个网站不太具有流行度,而PR 值为7到10则表明这个网站极其重要。PageRank级别不是一般的算术级数,而是按照一种几何级数来划分的。PageRank3 不是比PageRank2 好一级,而可能会好到数倍。

PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量来衡量网站的价值。PageRank 的概念是,每个到页面的链接都是对该页面的一次投票,被链接得越多,就意味着被其他网站投票越多。Google 有一套自动化方法来计算这些投票,但Google 的排名算法不完全基于外部链接。PageRank 对来自不同网页的链接会区别对待,来自网页本身排名高的链接更受青睐,给这些链接有较大的权重。

同时,Google 不只是看一个网站的投票数量,或者这个网站的外部链接数量。它会对那些投票的网站进行分析。如果这些网站的PR 值比较高,则其投票的网站可从中受益。因此,Google 的技术专家提醒人们,在建设网站的外部链接时,应尽可能瞄准那些PR 值高且外部链接数又少的网站。这样的外部链接站点越多,你的PR 值就会越高,从而使得你的Google 排名得到显著提升。

PageRank的另一作用是对关键字垃圾起到巨大的遏制作用。眼下,一些垃圾网站为了提高点击率,用一些与站点内容无关的关键字垃圾壮声威,比如用明星的名字、用公共突

发事件称谓等。这些网页的目的或是为了骗取广告点击,或是为了传播病毒。还有一些无赖式的博客评论也从中搅局,在网上招摇过市,骗取网民的注意力,这也被网络技术人员

视为垃圾。

PageRank目前使用一种基于信任和名誉的算法帮助遏止关键字垃圾,它忽视这些关键字垃圾的存在,以网页相互链接评级别论高低。Google 排名之所以大受追捧,是由于它并非

只使用关键字或代理搜索技术,而是将自身建立在高级的网页级别技术基础之上。别的搜索引擎提供给搜索者的是多种渠道值为8 的网站信息得来的一个粗略的搜索结果,而Google 提供给它的搜索者的则是它自己产生的高度精确的搜索结果。这就是为什么网站管理员会千方百计去提高自己网站在Google 的排名了。

PageRank一般一年更新四次,所以刚上线的新网站不可能获得PR 值。不过PR 值暂时没有,并不是什么不好的事情,耐心等待就能得到Google 的青睐。

7、AdaBoost

Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最后的决策分类器。使用adaboost 分类器可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在关键的训练数据上面。

目前,对adaboost算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出现了一些在回归问题上的应用。就其应用adaboost系列主要解决了: 两类问题、多类单标签问题、多类多标签问题、大类单标签问题,回归问题。它用全部的训练样本进行学习。

该算法其实是一个简单的弱分类算法提升过程,这个过程通过不断的训练,可以提高对数据的分类能力。整个过程如下所示:

1. 先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器;

2. 将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本,通过对这个样本的学习得到第二个弱分类器;

3. 将和都分错了的样本加上其他的新样本构成另一个新的N个的训练样本,通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器;

4. 最终经过提升的强分类器。即某个数据被分为哪一类要通过,……的多数表决。

2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)算法

对于boosting算法,存在两个问题:

1. 如何调整训练集,使得在训练集上训练的弱分类器得以进行;

2. 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强分类器。

针对以上两个问题,adaboost算法进行了调整:

1. 使用加权后选取的训练数据代替随机选取的训练样本,这样将训练的焦点集中在比较难分的训练数据样本上;

2. 将弱分类器联合起来,使用加权的投票机制代替平均投票机制。让分类效果好的弱分类器具有较大的权重,而分类效果差的分类器具有较小的权重。

Adaboost算法是Freund和Schapire根据在线分配算法提出的,他们详细分析了Adaboost 算法错误率的上界,以及为了使强分类器达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问题。与Boosting算法不同的是,adaboost算法不需要预先知道弱学习算法学习正确率的下限即弱分类器的误差,并且最后得到的强分类器的分类精度依赖于所有弱分类器的分类精度,这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。

Adaboost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的。开始时,每个样本对应的权重是相同的,即其中n 为样本个数,在此样本分布下训练出一弱分类器。对于分类错误的样本,加大其对应的权重;而对于分类正确的样本,降低其权重,这样分错的样本就被突出出来,从而得到一个新的样本分布。在新的样本分布下,再次对弱分类器进行训练,得到弱分类器。依次类推,经过T 次循环,得到T 个弱分类器,把这T 个弱分类器按一定的权重叠加(boost)起来,得到最终想要的强分类器。

Adaboost算法的具体步骤如下:

1. 给定训练样本集,其中分别对应于正例样本和负例样本;为训练的最大循环次数;

2. 初始化样本权重,即为训练样本的初始概率分布;

3. 第一次迭代:

(1) 训练样本的概率分布下,训练弱分类器:

(2) 计算弱分类器的错误率:

(3) 选取,使得最小

(4) 更新样本权重:

(5) 最终得到的强分类器:

Adaboost算法是经过调整的Boosting算法,其能够对弱学习得到的弱分类器的错误进行适应性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一次循环根据当前的权重分布对样本x

定一个分布P,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一个错误率为的弱分类器,对于这个算法定义的弱学习算法,对所有的,都有,而这个错误率的上限并不需要事先知道,实际上。每一次迭代,都要对权重进行更新。更新的规则是:减小弱分类器分类效果较好的数据的概率,增大弱分类器分类效果较差的数据的概率。最终的分类器是个弱分类器的加权平均。

8、k-nearest neighbor classification

邻近算法

KNN算法的决策过程k-Nearest Neighbor algorithm

右图中,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形?如果K=3,由于红色三角形所占比例为2/3,绿色圆将被赋予红色三角形那个类,如果K=5,由于蓝色四方形比例为3/5,因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最

简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即

特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。KNN算

法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合。

KNN算法不仅可以用于分类,还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居,将这些邻居的属性的平均值赋给该样本,就可以得到该样本的属性。更有用的方法是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值(weight),如权值与距离成正比。

该算法在分类时有个主要的不足是,当样本不平衡时,如一个类的样本容量很大,而其他类样本容量很小时,有可能导致当输入一个新样本时,该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。该方法的另一个不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离,才能求得它的K个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑,事先去除对分类作用不大的样本。该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类,而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。

9、贝叶斯分类器

贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种,分别是:Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。

贝叶斯网络是一个带有概率注释的有向无环图,图中的每一个结点均表示一个随机变量,图中两结点间若存在着一条弧,则表示这两结点相对应的随机变量是概率相依的,反之则说明这两个随机变量是条件独立的。网络中任意一个结点X 均有一个相应的条件概率表(Conditional Probability Table,CPT),用以表示结点X 在其父结点取各可能值时的条件概率。若结点X 无父结点,则X 的CPT 为其先验概率分布。贝叶斯网络的结构及各结点的CPT 定义

了网络中各变量的概率分布。

贝叶斯分类器是用于分类的贝叶斯网络。该网络中应包含类结点C,其中C 的取值来自于类集合( c1 , c2 , ... , cm),还包含一组结点X = ( X1 , X2 , ... , Xn),表示用于分类的特征。对

于贝叶斯网络分类器,若某一待分类的样本D,其分类特征值为x = ( x1 , x2 , ... , x n) ,则样本D 属于类别ci 的概率P( C = ci | X1 = x1 , X2 = x 2 , ... , Xn = x n) ,( i = 1 ,2 , ... , m) 应满足下式:

P( C = ci | X = x) = Max{ P( C = c1 | X = x) , P( C = c2 | X = x ) , ... , P( C = cm | X = x ) }

而由贝叶斯公式:

P( C = ci | X = x) = P( X = x | C = ci) * P( C = ci) / P( X = x)

其中,P( C = ci) 可由领域专家的经验得到,而P( X = x | C = ci) 和P( X = x) 的计算则较困难。

应用贝叶斯网络分类器进行分类主要分成两阶段。第一阶段是贝叶斯网络分类器的学习,即从样本数据中构造分类器,包括结构学习和CPT 学习;第二阶段是贝叶斯网络分类器的推理,即计算类结点的条件概率,对分类数据进行分类。这两个阶段的时间复杂性均取决于特征值间的依赖程度,甚至可以是NP 完全问题,因而在实际应用中,往往需要对贝叶斯网络分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设,可以得出各种贝叶斯分类器,Naive Bayes、TAN、BAN、GBN 就是其中较典型、研究较深入的贝叶斯分类器。

朴素贝叶斯

分类是将一个未知样本分到几个预先已知类的过程。数据分类问题的解决是一个两步过程:第一步,建立一个模型,描述预先的数据集或概念集。通过分析由属性描述的样本(或

实例,对象等)来构造模型。假定每一个样本都有一个预先定义的类,由一个被称为类标签的属性确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练数据集,该步也称作有指导的学习。

机器人视觉大作业

机器人视觉论文 论文题目:基于opencv的手势识别院系:信息科学与工程学院 专业:信号与信息处理 姓名:孙竟豪 学号:21160211123

摘要 文中介绍了一种易于实现的快速实时手势识别算法。研究借助计算机视觉库OpenCV和微软Visual Studio 2008 搭建开发平台,通过视频方式实时提取人的手势信息,进而经二值化、膨胀腐蚀、轮廓提取、区域分割等图像处理流程甄别出当前手势中张开的手指,识别手势特征,提取出人手所包含的特定信息,并最终将手势信息作为控制仪器设备的操作指令,控制相关设备仪器。 0、引言 随着现代科技的高速发展及生活方式的转变,人们越发追求生活、工作中的智能化,希望享有简便、高效、人性化的智能操作控制方式。而伴随计算机的微型化,人机交互需求越来越高,人机友好交互也日益成为研发的热点。目前,人们已不仅仅满足按键式的操作控制,其目光已转向利用人体动作、表情变化等更加方便、友好、直观地应用智能化交互控制体系方面。近年来,国内外科学家在手势识别领域有了突破性进展。1993 年B.Thamas等人最先提出借助数据手套或在人手粘贴特殊颜色的辅助标记来进行手势动作的识别,由此开启了人们对手势识别领域的探索。随后,手势识别研究成果和各种方式的识别方法也纷然出现。从基于方向直方图的手势识别到复杂背景手势目标的捕获与识别,再到基于立体视觉的自然手势识别,每次探索都是手势识别领域内的重大突破。 1 手势识别流程及关键技术 本文将介绍一种基于 OpenCV 的实时手势识别算法,该算法是在现有手势识别技术基础上通过解决手心追踪定位问题来实现手势识别的实时性和高效性。 基于 OpenCV 的手势识别流程如图 1 所示。首先通过视频流采集实时手势图像,而后进行包括图像增强、图像锐化在内的图像预处理,目的是提高图像清晰度并明晰轮廓边缘。根据肤色在 YCrCb 色彩空间中的自适应阈值对图像进行二值化处理,提取图像中所有的肤色以及类肤色像素点,而后经过膨胀、腐蚀、图像平滑处理后,祛除小块的类肤色区域干扰,得到若干块面积较大的肤色区域; 此时根据各个肤色区域的轮廓特征进行甄选,获取目标手势区域,而后根据目标区域的特征进行识别,确定当前手势,获取手势信息。

机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容 一、回答下列问题: 1、什么是机器视觉,它的目标是什么?能否画出机器视觉检测系统的结构方 块图,并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系? 机器视觉是机器(通常指计算机)对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程,也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件,而处理的目标不仅要能对机器零件定位,还要能对其进行检验。 原始数据特征向量类别标识 特征度量模式分类器 机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中:什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技 术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等? 能否说出他们的应用领域病句、案例?能否描述它们的技术特点? 答:点视觉:用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。 一维视觉:普通的CCD。 两维视觉:用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。 三维视觉:用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄(双目视觉);或者使用一个相机和一个辅助光源。 彩色视觉:用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照 射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如,一 个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色,是由于这个物体将日光中的蓝光 反射出来,而吸收了光谱中的其他部分的光谱,而同样的蓝色物体, 在红色的光源照射下,则呈现红紫色, 非可见光视觉技术:用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中:光源的种类有哪些?不同光源的特点是什么?光照 方式有几种?不同光照方式的用途是什么?又和技术特点和要求? 机器视觉检测技术中光源有以下几种:荧光灯,卤素灯+光纤导管,LED 光源,激光,紫外光等。几种光源的特点如下: 成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名 称 荧光灯低差差一般低一般 卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种: 背景光法(背光照射)是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中,被测物所遮挡的部分为黑色,而未遮挡的部分为白色,因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。 前景光法(正面照射)是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息,照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去;暗场照射是为了获取物体表面的凹凸,照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。 同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中,光学系统的作用是什么?光学器件有哪几种,它们 各自的作用是什么?光学镜头有几种类型,它们各自有何用途?光学镜头有哪些技术参数,各自对测量有什么影响? 答:机器视觉检测系统中,光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。 光学器件主要有:镜头、成像器件(CCD和CMOS)、光圈、快门等。 镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理,使成像更清晰;成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号;光圈的作用如同人得瞳孔, 控制入射光的入射量,实现曝光平衡;快门的作用是将想要获取的光学

智能机器人设计报告

智能机器人设计报告 参赛者:庆东肖荣于腾飞 班级:级应用电子技术 指导老师:远明 日期:年月日 一、元器件清单: ,,,,,,,蜂鸣器,光敏电阻,光敏三极管,电阻、电容若干,超亮及普通发光管。二、主要功能: 本设计按要求制作了一个简易智能电动车,它能实现的功能是:从起跑线出发,沿引导线到达点。在此期间检测到铺设在白纸下的薄铁片,并实时存储、显示在“直道区”检测到的薄铁片数目。电动车到达点以后进入“弯道区”,沿圆弧引导线到达点继续行驶,在光源的引导下,利用轻触开关传来的电信号通过障碍区进入停车区并到达车库,完成上述任务后能够立即停车,全程行驶时间越少越好。 本寻迹小车是以有机玻璃为车架,单片机为控制核心,加以减速电机、光电传感器、光敏三极管、轻触开关和电源电路以及其他电路构成。系统由通过口控制小车的前进后退以及转向。寻迹由超亮发光二极管及光敏电阻完成,避障由轻触开关完成,寻光由光敏三极管完成。 并附加其他功能: .声控启动 .数码显示 .声光报警 三、主体设计 车体设计 左右两轮分别驱动,后万向轮转向的方案。为了防止小车重心的偏移,后万向轮起支撑作用。对于车架材料的选择,我们经过比较选择了有机玻璃。用有机玻璃做的车架比塑料车架更加牢固,比铁制小车更轻便,美观。而且裁减比较方便! 电机的固定采用的是铝薄片加螺丝固定,非常牢固,且比较美观。 轮子方案 在选定电机后,我们做了一个万向轮,万向轮的高度减去电机的半径就是驱动轮的半径。轮子用有机玻璃裁出来打磨光华的,上面在套上自行车里胎,以防止打滑。 万向轮 当小车前进时,左右两驱动轮与后万向轮形成了三点结构,这种结构使得小车在前进时比较平稳。

机器视觉算法开发软件----HALCON

机器视觉算法开发软件----HALCON HALCON是世界范围内广泛使用的机器视觉软件,用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉软件。 HALCON提供交互式的编程环境HDevelop。可在Windows,Linux,Unix下使用,使用HDevelop可使用户快速有效的解决图像处理问题。HDevelop含有多个对话框工具,实时交互检查图像的性质,比如灰度直方图,区域特征直方图,放大缩小等,并能用颜色标识动态显示任意特征阈值分割的效果,快速准确的为程序找到合适的参数设置。HDevelop程序提供进程,语法检查,建议参数值设置,可在任意位置开始或结束,动态跟踪所有控制变量和图标变量,以便查看每一步的处理效果。当用户对于机器视觉编程代码完成后,HDevelop可将此部分代码直接转化为C++,C或VB源代码,以方便将其集成到应用系统中。 HALCON提供交互式的模板描述文件生成工具HmatchIt,。可交互式地为一个模型定义一个任意形状的感性趣区域,HmatchIt优化给出此创建模型的合适参数, 自动生成模板描述文件以供程序调用,快速为基于形状匹配和结构匹配的用户找到实现目标识别和匹配应用的合适的参数设置。 HALCON提供支持多CPU处理器的交互式并行编程环境Paralell Develop, 其继承了单处理器板HDevelop的所有特点,在多处理器计算机上会自动将数据比如图像分配给多个线程,每一个线程对应一个处理器,用户无需改动已有的HALCON程序,就立即获得显

著的速度提升。 HALCON中HDevelop Demo中包含680个应用案例,根据不同的工业领域,不同的用法和算法分类列出,用户可以根据自己的需求方便的找到相对应的类似案例,快速掌握其函数用法。 HALCON提供的函数使用说明文档,详细介绍每个函数的功能和参数用法,提供在不用开发语言(VC,VB,.NET等)下的开发手册,而且提供一些算法(例如3D)的原理性介绍,给用户的学习提供帮助。 特点:原型化的开发平台,自动语法检查; 动态察看控制和图标变量; 支持多种操作系统; 支持多CPU; 支持多种文件格式; 自动语言转化功能; 与硬件无关,可支持各种硬件; 应用领域:医学图像分析; 2D/3D测量; 立体视觉; 匹配定位; 光学字符识别; Blob分析;

机器人视觉系统介绍

机器人视觉(Robot Vision)简介 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解,人类视觉系统的感受部分是视网膜,它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上,人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征(方向和速度)等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等,它们都把三维的影像作为输入源,即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话,则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换,也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面,包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统,说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品,决定产品是否符合质量要求,并根据结果,产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等;图像处理设备包括相应的软件和硬件系统;输出设备是与制造过程相连的有关系统,包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机,进行分析和产品控制,若发现不合格品,则报警器告警,并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源,也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据,它主要由三部分组成: *照明 *图像聚焦形成 *图像确定和形成摄像机输出信号

机器视觉算法基础(DOC)

机器视觉 基于visual C++ 的数字图像处理

摘要 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。它通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来获取信息。本文主要介绍的是数字图像处理中的一些简单应用,通过对图像进行滤波、增强、灰度变换、提取特征等处理来获取图像的信息,达到使图像更清晰或提取有用信息的目的。 关键字:机器视觉、灰度图处理、滤波、边缘提取、连通区域

目录 摘要 (2) 目录 (3) 1 概述 (4) 2技术路线 (4) 3实现方法 (5) 3.1灰度图转换 (5) 3.2 直方图均衡化 (6) 3.3均值滤波和中值滤波 (6) 3.4灰度变换 (7) 3.5拉普拉斯算子 (8) 4 轮廓提取 (9) 5 数米粒数目 (15) 6 存在的问题 ................................................................................................ 错误!未定义书签。 7 总结 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 8 致谢 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。参考文献 . (17)

双足机器人制作及其步态运行

双足机器人制作及其步态运行 一、实验目的 1 . 掌握实验室设备使用方法 2 . 学会AutoCAD知识并运用以及学习arduino单片机的基本开发 3 . 了解双足机器人平衡控制方法。 二、原理说明 1.Arduino使用说明 Arduino是一款便捷灵活、方便上手的开源电子原型平台。包含硬件(各种型号的Arduino板)和软件(Arduino IDE)。它构建于开放原始 码simple I/O介面版,并且具有使用类似Java、C语言的 Processing/Wiring开发环境。主要包含两个主要的部分:硬件部分是可 以用来做电路连接的Arduino电路板;另外一个则是Arduino IDE,你的 计算机中的程序开发环境。你只要在IDE中编写双足步态程序代码,将 程序上传到Arduino电路板后,程序便会告诉Arduino电路板要做怎样 的步态运行。 2 . 双足步态算法 双足机器人平衡控制方法其中的“静态步行”(static walking),这种方法是在机器人步行的整个过程中,重心(COG,Center of Gravity)在机器人底部水平面的投影一直处在不规则的支撑区域(support region)内,这种平衡控制方法的好处是整个机器人行走的过程中,保证机器人 稳定行动,不会摔倒。但是这个平衡控制方法缺点是行动速度非常缓慢 (因为整个过程中重心的投影始终位于支撑区域)。另一种使用的平衡 控制方法是“动态步行”(dynamic walking),在这个控制方法中机器 人的步行速度得到了极大的飞跃,显而易见,在得到快速的步行速度同 时,机器人很难做到立即停止。从而使得机器人在状态转换的过程中显 现不稳定的状态,为了避免速度带来的影响。零力矩点(ZMP)被引入 到这个控制策略中,在单脚支撑相中,引入ZMP=COG。引入ZMP的好 处在于,如果ZMP严格的存在于机器人的支撑区域中,机器人绝不摔倒。

机器人视觉算法 参考答案

1.什么是机器视觉 【概述】 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分 CMOS 和 CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 系统可再分为: 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器影像摄影机 CCTV镜头显微镜头照明设备: Halogen光源 LED光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等,实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块: 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。 2.镜头FOV(Field Of Vision)=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM(零件测量公差比)镜头选择应注意: ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点 / 节点⑦畸变 3.相机 按照不同标准可分为:标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD;单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件,但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡,可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如,可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉,当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时,采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集

精品-智能机器人设计与制作word

智能机器人的设计与制作WORD版本可编辑

智能机器人的设计与制作 引言 近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标。机器人技术的出现和发展,不但使传统的工业生产面貌发生根本性变化,而且将对人类社会产生深远的影响。随着社会生产技术的飞速发展,机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探索,乃至太空作业等领域,机器人可谓是无处不在。目前机器已经走进人们的生活与工作,机器人已经在很多的领域代替着人类的劳动,发挥着越来越重要的作用,人们已经越来越离不开机器人帮助。机器人工程是一门复杂的学科,它集工程力学、机械制造、电子技术、技术科学、自动控制等为一体。目前对机器人的研究已经呈现出专业化和系统化,一些信息学、电子学方面的先进技术正越来越多地应用于机器人领域。目前机器人行业的发展与30 年前的电脑行业极为相似。今天在汽车装配线上忙碌的一线机器人,正是当年大型计算机的翻版。而机器人行业的利基产品也同样种类繁多,比如协助医生进行外科手术的机械臂、在伊拉克和阿富汗战场上负责排除路边炸弹的侦察机器人、以及负责清扫地板的家用机器人,还有不少参照人、狗、恐龙的样子制造机器人玩具。舞蹈机器人具有人类外观特征、可爱的外貌、又兼有技术含量,极受青少年的喜爱。我从前年开始机器人方面的研究,在这过程中尝试过很多次的失败,也感受到了无比的乐趣。 图1.1、机器人 1 绪论

机器人技术作为20 世纪人类最伟大的发明之一,自20 世纪60 年代初问世以来,经历40 余年的发展已取得长足的进步。未来的机器人是一种能够代替人类在非结构化环境下从事危险、复杂劳动的自动化机器,是集机械学、力学、电子学、生物学、控制论、计算机、人工智能和系统工程等多学科知识于一身的高新技术综合体。走向成熟的工业机器人,各种用途的特种机器人的多用化,昭示着机器人技术灿烂的明天。 1.1 国内外机器人技术发展的现状 为了使机器人能更好的应用于工业,各工业发达国家的大学、研究机构和大工业企业对机器人系统开发投入了大量的人力财力。在美国和加拿大,各主要大学都设有机器人研究室,麻省理工学院侧重于制造过程机器人系统的研究,卡耐基—梅隆机器人研究所侧重于挖掘机器人系统的研究,而斯坦福大学则着重于系统应用软件的开发。德国正研究开发“MOVE AND PLAY”机器人系统,使机器人操作就像人们操作录像机、开汽车一样。从六十年代开始日本政府实施一系列扶植政策,使日本机器人产业迅速发展起来,经过短短的十几年。到80 年代中期,已一跃而为“机器人王国”。其机器人的产量和安装的台数在国际上跃居首位。按照日本产业机器人工业会常务理事米本完二的说法:“日本机器人的发展经过了60 年代的摇篮期。70 年代的实用期。到80 年代进人普及提高期。” 并正式把1980 年定为产业机器人的普及元年”。开始在各个领域内广泛推广使用机器人。中国机器人的发展起步较晚,1972 年我国开始研制自己的工业机器人。"七五"期间,国家投入资金,对工业机器人及其零部件进行攻关,完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发,研制出了喷涂、点焊、弧焊和搬运机器人。1986 年国家高技术研究发展计划(863 计划)开始实施,智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿,经过几年的研究,取得了一大批科研成果,成功地研制出了一批特种机器人。20 世纪90 年代,我国的工业机器人又在实践中迈进一大步,先后研制出了点焊、装配、喷漆、切割、搬运等各种用途的工业机器人,并实施了一批机器人应用工程,形成了一批机器人产业化基地,为我国机器人产业的腾飞奠定了基础。 1.2 机器人技术的市场应用 机器人融入我们日常生活的步伐有多快?据国际机器人联盟调查,2004 年,全球个人机器人约有200 万台,到2008 年,还将有700 万台机器人投入运行。按照韩国信息通信部的计划,到2013 年,韩国每个家庭都能拥有一台机器人;而日本机器人协会预测,到2025 年,全球机器人产业的“蛋糕”将达到每年500 亿美元的规模(现在仅有50亿美元)。与20 世纪70 年代PC 行业的情况相仿,我们不可能准确预测出究竟哪些用途将推动这个新兴行业进入临界状态。不过看起来,机器人很可能在护理和陪伴老年人的工作上大展宏图,或许还可以帮助残疾人四处走走,并增强士兵、建筑工人和医护人员的体力与耐力。目前,我国从事机器人研发和应用工程的单位200 多家,拥有量为3500 台左右,其中国产占20%,其余都是从日本、美国、瑞典等40 多个国家引进的。2000 年已生产 各种类型工业机器人和系统300 台套,机器人销售额6.74 亿元,机器人产业对国民经济的年收益额为47 亿元,我国对工业机器人的需求量和品种将逐年大幅度增加。1.3 机器人技术的前景展望机器人是人类的得力助手,能友好相处的可靠朋友,将来我们会看到人和机器人会存在一个空间里边,成为一个互相的助手

机器视觉算法笔记

1、相机的信噪比、SNR=1时(光强可探测到的最小光强,绝对灵敏度),动态增益为光强.sat/光强.min(dB/位),量子效率是波长的函数:η=η(λ)--CCD比CMOS灵敏,动态范围大。 2、数据结构:图像、区域和亚像素轮廓 图像:彩色摄像机采集的是每个像素对应的三个采样结果(RGB三通道图像)、图像通道可被看作一个二维数组,设计语言中的表示图像的数据结构;两种约定:离散函数(点对点)R→R n、连续函数:R2→R n。 区域:可以表示一幅图像中一个任意的像素子集,区域定义为离散平面的一个任意子集:R ∈Z2,将图像处理闲置在某一特定的感兴趣区域(一幅图像可被看作图像所有像素点的矩形感兴趣区域)。二值图像特征区域:用1表示在区域内的点,用0表示不在区域内的点;行程表示法:每次行程的最小量的数据表示行程的纵坐标、行程开始和行程结束对应横坐标值。行程编码较二值图像节省存储空间(行程编码保存在16位整数,须要24个字节,而采用二值图像描述区域,每个像素点占1个字节,则有35个字节)。行程编码保存的只是区域的边界。为描述多个区域,采用链表或数组来保存采用形成编码描述的多个区域,每个区域的信息是被独立保存和处理的。 亚像素轮廓:比像素分辨率更高的精度(亚像素阈值分割或亚像素边缘提取)。轮廓基本上可被描述成多表型,然后用排序来说明哪些控制点是彼此相连的,在计算机里,轮廓只是用浮点数表示的横和纵坐标所构成的数组来表示。 3、图像增强:硬件采集的图像质量不好,可应用软件进行增强。 灰度值变换:由于光源照明的影响,局部的图像会产生对比度与设定值不一致,需要局部的去增强对比度。为提高变换速度,灰度值变换通常通过查找表(LUT)来进行(将灰度输入值变换后输出保存到查找表中),最重要的灰度值变换是线性灰度值比例缩放:f(g)=ag+b(ag 表示对比度,b表示亮度)。为了自动获取图像灰度值变换参数a、b的值,通过图像感兴趣区域的最大与最小灰度值设置出a、b的值(灰度值归一化处理)。灰度直方图表示某一灰度值i出现的概率。对于存在很亮和很暗的区域,图像归一化时需要去除一小部分最暗、最亮的灰度值(用2个水平线截取区域),再进行图像归一化处理,将对比度提高(鲁棒的灰度归一化处理)。 辐射标定:传感器收集的能量与图像实际灰度值的关系是非线性时候(一般需要是线性的,提高某些处理算法的精确度),对非线性相应求其逆响应的过程就是辐射标定。取q=?对响应函数求逆运算得到线性响应,求q的过程既是标定。 图像平滑:抑制由于多种原因产生的图像噪声(随即灰度值)。干扰后灰度值=图像灰度值+噪声信号(将噪声看作是针对每个像素平均值为0且方差是б2的随机变量),降噪方法之一、时域平均法,采集多幅图像进行平均,标准偏差将为原来的1/根号n,求的平均值后,将任意一幅图像减去平均,即为该幅图像的噪声;方法之二、空间平均操作法,通过像素数(2n+1)*(2m+1)的一个窗口进行平均操作,会使边缘模糊(计算量非常大,进行(2n+1)*(2m+1)次操作);方法之三、递归滤波器,在前一个计算出的值的基础上计算出新的值,较方法一速度快了30倍;满足所有准则(平滑程度准则t,以及XXs滤波)的高斯滤波器:高斯滤波器是可分的,所以可以非常高效率的被计算出来,能够更好地抑制高频部分。若更关注质量,则应采用高斯滤波器;若关注执行速度,首选使用均值滤波器。 傅里叶变换:将图像函数从空间域转变到频率域,可以再进行频率高低的滤波操作平滑。 4、插值算法:图像被放大不清晰时,通过插值增加放大的增多的像素

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案南昌大学研究生2015,2016年第2学期期末考试试卷 试卷编号: (开)卷课程名称: 数字图像处理与机器视觉适用班级: 2015级硕士研究生姓名: 学号: 专业: 学院: 机电工程学院考试日期: 题号一二三四五六七八九十总分累分人 签名题分 10 15 15 10 20 30 100 得分 考生注意事项:1、本试卷共4页,请查看试卷中是否有缺页或破损。如有请报告以便更换。 2、使用A4答题纸,注意装订线。 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案,并将其 代号填在题前的括号内。每小题1分,共10分) ( b )1.图像与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )2. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.Hough变换法 b.状态法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( c )3.下列算法中属于图象锐化处理的是: a.局部平均法 b.最均匀平滑法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( d )4. 下列图象边缘增强算子中对噪声最敏感的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( b )5. 下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )6.下列算子中利用边缘灰度变化的二阶导数特性检测边缘的是:

a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c )7.将灰度图像转换成二值图像的命令为: a.ind2gray b.ind2rgb c.im2bw d.ind2bw ( d )8.数字图像处理的研究内容不包括: a.图像数字化 b.图像增强 c.图像分割 d.数字图像存储 ( d )9.对一幅100?100像元的图象,若每像元用,bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后图象的压缩比为2:1,则压缩图象的数据量为: a.2500bit b.20000bit c.5000bit d.40000bit ( b )10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性: a.平均灰度 b.图像对比度 c.图像整体亮度 d.图像细节 第 1 页 二、填空题(每空1分,共15分) l. 图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域和 8-邻域。 2.图象平滑既可在空间域中进行,也可在频率域中进行。 3.常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 4. 低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过,从而实现图像平滑。 5.Prewitt边缘检测算子对应的模板是和。 -1 -1 -1 -1 0 1 0 0 0 -1 0 1 1 1 1 -1 0 1 (不分先后) 6.图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。 7.灰度直方图的纵坐标是该灰度出现的频率。 8.依据图象的保真度,图象编码可分为无失真(无损)编码和有失真(有损)编码两 种。

《小型智能机器人制作》课程标准

课程名称:《小型智能机器人制作》 学分:4 计划学时:72 适用专业:应用电子技术专业 1.前言 1.1课程性质 《小型智能机器人制作》课程是应用电子技术专业进行岗位能力培养的一门专业拓展课,它侧重理论知识掌握与生产实践相结合,是学生将来从事智能电子控制器应用技术方向发展的基础,对学生职业能力的提升和职业素质的养成具有良好的支撑作用。根据学生职业能力培养规律,本课程构建于《电路分析基础》、《C语言程序设计》等基础课程之上,从机器人导引介绍机器人的结构与原理等、机器人零部件的构图与加工、机械夹持器夹取物体、多足机器人的运动原理、盒仔BOXZ机器人的组装、双足人型机器人的运动原理等方面进行课程讲解,同时将一定的项目开发实践作为实训导向。本课程以学生未来工作需求组织教学内容、为从事智能电子控制器、嵌入式应用开发等工作提供理论基础和实践技能。通过本课程的学习使学生具备机器人等嵌入式软硬件系统相关的理论基础和安装、调试等实践动手基础,培养学生初步认识机器人产业发展现状,学会分析、解决专业问题的能力,为走上工作岗位奠定基础。 1.2设计思路 本课程是依据“应用电子技术专业工作任务和职业能力分析表”中的“智能电子控制器应用技术”任务领域设置。其总体设计思路是:针对嵌入式软硬件协同开发企业的嵌入式硬件开发技术员等岗位要求,使学生学习简单嵌入式开发板(Arduino、单片机或STM32等)的开发原理、应用领域,以及实践的应用开发案例。然而高等职业教育注重的技能培养,考虑到高职学生理论知识的接受和理解能力,侧重基础理论和生产实践需求相结合。按照“资讯、决策、计划、实施、检查、评估”行动导向的原则组织教学,教学过程的设计与半导体原理与应用过程相一致。精心设计每个学习性工作任务的引导文,以学生为中心,进行小组合作学习,教师作为教学过程的组织者,引导和促进学生的学习,充分调动学生学习的主动性。本课程安排在第5学期进行,共72学时,4学分。 2.课程目标 2.1总体目标 本课程根据应用电子技术专业的人才培养目标,从培养嵌入式软硬件开发技术员等岗位要求方面出发,使学生对小型智能机器人的设计、开发、应用有简单的认知和了解,提高学生从事智能电子控制器应用技术方向的职业素养。通过对机器人导引、Solidwork机器人零部件加工、机械夹持器、多足机器人、盒仔BOXZ机器人、双足人形机器人等方面的认识和学习,学生将在小型智能机器人方面的基础知识、基本技能、学习策略和文化拓展意识等方面上有所发展,以胜任未来的职业工作岗位。同时培养学生理论联系实际,根据企业实际条件树立设计方案的管理意识,树立质量第一的观点和分工协作团队意识以及严肃认真、一丝不苟的严谨作风。 2.2具体目标 2.2.1知识目标 (1)了解小型智能机器人的分类、应用前景,掌握智能小车的制作原理,了解电机驱动电路,掌握小车速度控制方法,掌握智能小车循迹原理,超声波避障原理,小车跟随原理,了解小车走迷宫,绘图,语音智能绘图等高级应用。 (2)了解智能机器人机械零件三维建模,了解零件的虚拟装配,了解机器人零件的仿真模拟。 (3)理解机器人夹持器的基本概念,掌握机器人手臂自由度的概念,完成夹持器的电气驱动。 (4)掌握多足机器人机械运动原理,掌握多足机器人的制作,完成软硬件调试。

机器人运动算法

1、简介 机器人的应用越来越广泛,几乎渗透到所有领域。移动机器人是机器人学中的一个重要分支。早在60年代,就已经开始了关于移动机器人的研究。关于移动机器人的研究涉及许多方面,首先,要考虑移动方式,可以是轮式的、履带式、腿式的,对于水下机器人,则是推进器。其次,必须考虑驱动器的控制,以使机器人达到期望的行为。第三,必须考虑导航或路径规划,对于后者,有更多的方面要考虑,如传感融合,特征提取,避碰及环境映射。因此,移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统。 腿式机器人的腿部具有多个自由度,使运动的灵活性大大增强.它可以通过调节腿的长度保持身体水平,也可以通过调节腿的伸展程度调整重心的位置,因此不易翻倒,稳定性更高. 腿式机器人也存在一些不足之处.比如,为使腿部协调而稳定运动,从机械结构设计到控制系统算法都比较复杂;相比自然界的节肢动物,仿生腿式机器人的机动性还有很大差距. 腿的数目影响机器人的稳定性、能量效率、冗余度、关节控制的质量以及机器人可能产生的步态种类. 2、研究方法 保持稳定是机器人完成既定任务和目标的基本要求.腿式机器人稳定性的概念: 支持多边形(supportpolygon) 支持多边形的概念由Hildebrand首先提出,用它可以方便地描述一个步态循环周期中各个步态的情况.支持多边形指连接机器人腿部触地各点所形成的多边形在水平方向的投影.如果机器人的重心落在支持多边形内部,则认为机器人稳定. 算人物脚步放置位置及达到目标位置的走法是行走技术的重要环节。 2.1 控制算法 (1)姿态控制算法 这种算法的基本思想是:已知机器人的腿对身体共同作用产生的力和力矩向量,求每条腿上的力.用数学语言表达如下(假设机器人有四条腿): 其中和z已知,要求,解出这几个力,通过控制每条腿上的力向量,就可以使机器人达到预定的姿态,实现了机器人姿态的可控性,以适应不同地形. (2)运动控制算法 这个暂时不知道 (3)步态规划算法 这种算法的基本思想是:已知机器人的腿部末端在坐标系中的位置,求腿部各个关节的关节角.当关节角确定后,就可以构造机器人的步态模式.可用算法有ZMP算法、离线规划算法。 步态规划就是基于当前系统状态设计一种算法,得到期望的控制序列。步态规划在控制

浅谈机器人视觉技术

浅谈机器人视觉技术 摘要 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统,是机器人系统组成的重要部分之一。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像,并通过视觉处理器进行分析和解释,进而转换为符号,让机器人能够辨识物体,并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉,其基本原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论,研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统,只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分,而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟-数字转换器和帧存储器等组成。本文介绍了机器人的发展以及视觉计算理论和视觉的关键技术。 关键词:机器人、视觉、计算、关键技术 一、机器人发展概述 科学技术的发展,诞生了机器人。社会的进步也提出要求,希望创造出一种能够代替人进行各种工作的机器,甚至从事人类不能及的事情。自从1959年诞生第一台机器人以来,机器人技术取得了很大的进步和发展,至今已成为一门集机械、电子、计算机、控制、传感器、信号处理等多学科门类为一体的综合性尖端科学。当今机器人技术的发展趋势主要有两个突出的特点:一个是在横向上,机器人的应用领域在不断扩大,机器人的种类日趋增多;另一个是在纵向上,机器人的性能不 断提高,并逐步向智能化方向发展。前者是指应用领域的横向拓宽,后者是在性能及水平上的纵向提高。机器人应用领域的拓宽和性能水平的提高,二者相辅相成、相互促进。 智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器,是机构学、自动控制、计算机、人工智能、微电子学、光学、通讯技术、传感技术、仿生学等多种学科和技术的综合成果阎。智能机器人可获取、处理和识别多种信息,自主地完成较为复杂的操作任务,比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用领域。要使机器人拥有智能,对环境变化做出反应,首先,必须使机器人具有感知

机器视觉基本介绍

机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用:利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。 机器视觉系统的特点:是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别,并能保质保量的完成生产任务 视觉检测:指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS 和CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。 镜头 FOV(Field of Vision)=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM(零件测量公差比) 镜头选择应注意: ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变

《计算机科学》面向外骨骼机器人人机交互的步态数据获取系统及识别模型_高增桂

第41卷 第10期2014年10月计算机科学 Comp uter ScienceVol.41No.10 Oct  2014到稿日期:2013-07-01 返修日期:2013-09-06 本文受国家自然科学基金项目:基于云模型的音乐情感表示与识别算法研究(61303137),基于基因表达式编程的动漫情感化配乐技术研究(61070075),基于嵌套随机集的产品意象认知模型研究(61003147),生物启发设计中产品创意造型生成机制及其演化模型研究(51305077),广东省产学研项目基于人体行为模型的智能助行机器人研究与开发(00411420124671038)资助。高增桂(1986-),男,博士生,主要研究方向为人机接口、应用人机工程;孙守迁(1963-),男,博士,教授,主要研究方向为计算机辅助设计、人机共生装备;张克俊(1978-),男,博士,助理研究员,主要研究方向为进化计算、机器学习,E-mail:channy@zju.edu.cn(通信作者);佘铎淳(1987-),男,硕士,主要研究方向为人机交互;杨钟亮(19 82-),男,博士,讲师,主要研究方向为体感交互、生物启发设计等。面向外骨骼机器人人机交互的步态数据 获取系统及识别模型 高增桂1 孙守迁1 张克俊1 佘铎淳1 杨钟亮2 (浙江大学计算机科学与技术学院 杭州310027)1 ( 东华大学机械工程学院 上海201620)2   摘 要 外骨骼机器人人机交互是当前的研究热点,通常需要获取人体相关运动信息作为控制信号源。为了采集人体步态数据,研究了生理信号与关节运动之间的关联机制,设计了一种步态数据获取系统,其利用鞋内薄膜压力传感器和关节角度传感器组成测试设备,成功采集了15组健康男子在3km/h、4km/h和5km/h 3种速率下自然行走的步态数据。提出采用基因表达式编程建立膝关节运动识别模型, 并使用所采集的步态数据进行训练和验证。结果显示,利用此模型可有效进行关节运动的识别和预测,验证了本系统作为外骨骼人机接口的可行性。关键词 人机交互,人机接口,步态分析,基因表达式编程,外骨骼 中图法分类号 TP23 文献标识码 A DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2014.10.009  Gait Data System and Joint Movement Recog nition Model for Human-exoskeleton InteractionGAO Zeng-gui 1 SUN Shou-qian1 ZHANG Ke-jun1 SHE Duo-chun1 YANG Zhong-liang 2 (School of Computer Science and Technology,Zhejiang  University,Hangzhou 310027,China)1(College of Mechanical Engineering,Donghua University,Shang hai 201620,China)2  Abstract Human-machine interaction plays a great role in control of exoskeletons,and usually it is required to obtainthe relevant information about body motion as control signal sources.In order to collect human gait data and find the as-sociation between the physiological signals and the joint movement mechanism,we designed a Gait Data Acq uisitionSystem(GDS)which consists of eight thin-film pressure sensors and a joint angle sensor.After gait experiments,we ob-tained 15groups of gait data of health male objects with natural walking under three rates in 3km/h,4km/h and 5km/h.We also proposed establishment of recognition model of the knee joint motion using GEP.The gait data was used totrain and validate the recognition model.The result shows that the model can effectively identify and predict knee jointmotion and the GDS is feasible as a human-machine interface in  exoskeletons.Keywords Human-computer interaction,Human-machine interface,Gait analysis,GEP,Exoskeleton  1 引言 外骨骼机器人是一种以人为主、 机械为辅的穿戴式人机一体化[1] 装备,它巧妙地结合人的智能和机器的力量来完成 仅靠人体自身无法单独完成的任务,不仅扩展了人体感官,也增强了人体机能。由于外骨骼机器人与人体运动相平行,因此其控制要点是与使用者之间的运动适配性。为了获得和谐自然的人机交互,通常将使用者置于控制环路以形成闭环的 反馈控制回路[ 2] 。人机接口是实现人与外骨骼通信的方式,它通过采集人体生理信息,获得人体运动意图,帮助外骨骼制 定有效的控制策略[ 3] 。对下肢外骨骼而言,人机接口的功能是分析和预测人体步态数据。步态是人类步行的综合特征,包括中枢命令、身体 平衡和协调控制,涉及肢体肌肉和关节的协同运动。其中,骨骼是运动的杠杆,关节用于运动的联系,神经系统用于控制, 肌肉收缩作为动力,从而实现下肢的行走运动[ 4] 。典型步态是连续的周期运动,包含许多复杂的生理信息,步态分析旨在检测和分析这一过程中的运动轨迹、接触力信息、肌电信号等 生理参数变化规律并应用于医学、生物工程等领域[ 5] 。随着计算机科学的发展,步态分析和识别研究取得了长足进步,常用的方法是基于视觉的步态分析及利用生理信号测量的分析等。基于视觉的步态分析主要用于临床诊断以及身份识别,而对外骨骼机器人的控制通常采用生理信号测量方法。脑机接口(Brain-M achine Interface,BMI)是当前智能控制领域的研究热点[6] ,其局限在于难以反映人的无意识行 为。利用表面肌电信号(sEMG) 分析技术提取反映运动意愿· 24·

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