贝叶斯分层模型变分推理与概率编程方法综述

在贝叶斯模型中,往往无法解析计算后验概率,在实践中依赖于近似推理。变分推理(VI,Variational Inference)是重要的确定性近似推理方法,比马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC,Markov Chain Monte Carlo)采样具有更高的计算效率,在大数据时代有着显著优势。文章通过贝叶斯分层模型,回顾了经典VI,分析了随机变分推理(SVI,Stochastic Variational Inference)及其在主题模型中的应用,综述了更稳健的VI,概述了概率编程系统的研究进展,并对VI的未来发展趋势做出了展望。

抗差最小二乘估计在惯组外场标定中的应用

惯组在外场进行标定时常常会受到环境的振动干扰,从而会对惯组的标定精度造成极大的影响。为解决这一问题,在分析了粗差对惯组标定精度影响的前提下,建立了一种改进的辨识惯组误差系数的数学模型,使其能够分辨出那些受到振动干扰影响的惯组误差系数。最后利用抗差最小二乘估计对惯组误差系数进行处理,通过等价权函数的连续降权和连续减弱影响处理,抵制了异常数据对惯组标定精度的影响。仿真结果表明,抗差最小二乘估计具有很强的抗差能力,能有效减弱异常干扰对参数估计的影响,提高惯组外场标定的精度和数据的可靠性。

子区域视觉短语稀疏编码的图像检索

针对BOVW模型忽略图像特征空间排列导致量化误差较大的缺点,利用角点和特征点对图像进行区域分割,结合区域的空间排列信息,提出一种多通道融合的图像检索方法。其主要思想是将子区域编码和特征空间排列直方图结合组建视觉短语,这种构造方式在减少编码误差的同时还能更好地保留局部空间信息。首先,利用稀疏编码保留局部信息的高效性对提取的子区域进行编码;其次,利用特征的空间位置关系,计算子区域内的特征空间排列直方图;利用区域编码和特征排列直方图构建视觉短语;最后,结合BOVW模型的鲁棒性,统计视觉短语直方图用于图像检索。实验结果表明,该检索方法不仅比BOVW和SPMBOVM有更好的检索准确率,而且其编码过程稳定,误差较小。

一种基于改进指令整形的四旋翼吊装负载摆动抑制

指令整形是一种便捷的前馈控制方法,在工业领域已有许多应用.由于系统模型存在不确定性,且干扰难以避免,目前指令整形的研究热点是提高方法的鲁棒性,然而这在很大程度上增加了系统的保守性并使整形器参数整定更为复杂.因此,借鉴双模ZV整形方法和EI整形方法的思想,提出一种改进的VI指令整形方法.该方法包含4个脉冲,设计时在自然频率两侧选取两个虚拟频率,并依据振荡容忍极限指标对其进行调整,确定脉冲的幅值和作用时刻.与传统指令整形方法相比,所提出方法具有更强的鲁棒性和更高的振荡抑制水平,且参数整定的便捷程度得到了较大提升.针对四旋翼吊装系统,结合所提出的改进的VI指令整形方法,提出一种将指令整形器与双闭环控制相结合的控制结构,利用根轨迹法分析了闭环指令整形控制结构的稳定性,通过仿真验证了改进方法的有效性,并与其他整形方法进行比较,表明了改进方法的优越性.