增量式

摘要： 本文主要叙述了在新型基础测绘发展形势下,数据库的增量式联动更新的几点思考,主要包括联动式更新核心技术内容、生产组织形式、辽宁省相关技术应用展望等。

摘要： 针对直流电机速度与位置的精确控制问题,提出以STC8系列单片机为控制器,结合驱动器、直流电机、编码器构成闭环系统,分别采用位置式和增量式PID控制算法,通过对比例、积分、微分环节参数的调节,实现对电机转速与位置的控制。设计中将位置式和增量式PID控制算法以C语言模块化形式进行编写,在使用过程中只需传递其相关参数,方便程序的移植及参数修改。实验证明,该方案能实现对电机转速和位置的稳定控制,且具备控制精度高的优点,对于位置式和增量式PID控制系统的设计有一定的指导意义。

摘要： 现有的强化学习算法存在样本利用率低的问题,导致智能体寻找最优策略的能力下降.为解决这个问题,提出了基于增量式相似度的样本评估方法.设计了一个状态新颖度度量方法和一个样本价值评价函数.计算新状态与基准状态之间的相似度,基于状态的相似度计算状态的新颖程度,再增量式更新基准状态,直到训练结束.计算样本价值时,将状态的新颖程度考虑在内,再针对样本奖励值是否大于零分别进行计算.最后根据其样本价值结合排名选择和随机选择进行采样.该方法在Playing Atari 2600的控制问题中取得了更高的奖励值,说明该方法缓解了样本利用率低的问题,且通过增量式计算相似度减少了计算量.

摘要： 随着社交网络、电商系统、移动终端设备的快速发展,海量且高维的数据正以前所未有的速度不断地增长和积累.高维数据可以自然地表示为张量.张量的Tucker分解方法是一种常用且经典的高维数据分析机器学习方法,被广泛地应用于推荐系统、图像压缩、计算机视觉等多个领域.然而,传统的张量分解方法大多只能处理静态的数据,并不适用于动态增长的数据.当处理不断增长的数据时,传统方法大多只能低效地重新开始计算,以完成张量分解.针对增量式数据对传统张量分解方法带来的挑战,本文提出了一种分布式的增量式张量Tucker分解方法DITTD,首次解决了海量高维且动态增长数据上高效的分布式张量Tucker分解问题.该方法首先根据增量数据相对原始数据的位置关系对其进行分类处理.为了实现分布式节点的负载均衡,本文指出张量的最优划分是NP-难问题,并使用启发式方法以实现尽可能均匀的张量划分.为了避免张量Tucker分解的中间结果爆炸问题,本文提出了一种新颖的增量式张量Tucker分解计算方法.该方法减少了中间结果的计算和网络传输通信量,以提升分布式的增量式张量Tucker分解效率.最后,本文在真实与合成数据集上进行了大量的实验.实验结果验证了本文方法的运行效率比基准方法提升了至少1个数量级,并具有良好的可扩展性.

摘要： 以实现数据增量式精准挖掘为目的 ,提出基于机器学习的不确定数据增量式挖掘算法.以机器学习算法中的模糊c-均值聚类(FCM)算法为基础,通过主成分分析法筛选原始数据集中指标,利用Relief算法计算指标权重,实现FCM算法改进.改进FCM算法通过阈值定义目标函数,经样本数据分类、特征提取和聚类,使目标函数达到最小值,实现数据挖掘.实验结果表明,上述算法的数据样本分类符合率可达99.28％,分类准确率在98％左右,且分类耗时短、效率高;特征提取能力受数据量增加影响较小;在数据增量情况下,改进算法增量式挖掘准确率保持在95％～ 98％之间,且所需迭代次数少.

摘要： 以三菱FX2N系列可编程控制器为控制中心,采用PT100铂热电阻传感器作为采集元件,通过变送器传输到PLC,再由PLC和PID算法处理后,将所得到的数据与所设置的需求温度值进行比较,以判别当前温度所需的相应控制方式,并通过组态王软件进行温度变化的实时观察与记录,实现了对温度的检测、监察及控制,以保证系统温度变化的相对稳定性.仿真与实验测试结果表明,对PLC程序、各硬件模块、组态软件设计等方面进行联结调试后,实现了对温度数据的实时监控,并具有较高的稳定性与效率性,达到了所预期的功能效果.

摘要： 针对汽车照明系统车灯在行驶过程中转弯、上下坡等情况下,出现照明盲区和远近光灯不能有效切换等问题,同时对比传统的PID控制对照明步进电机,存在采集时间较短,若步进电机参数数值变化较大,那么控制结果就可能出现偏差,使得控制精度降低,为此提出一种基于增量式PID控制算法,来优化步进电机的控制.仿真结果证明,基于增量式PID控制算法的汽车照明系统的步进电机,响应速度快,控制精度高,鲁棒性较强.

摘要： 针对传统大数据并行挖掘方法是一次性对所有数据进行挖掘,导致挖掘时间较长,挖掘精度较低等问题,采用量子计算对增量式大数据并行挖掘方法进行优化设计.首先,按照数据挖掘的基本流程搭建并行数据挖掘模型;然后分别通过定义量子比特、量子搜索算法、量子神经网络处理以及量子映射变换4个步骤,实现增量式数据的预处理,利用矩阵向量相乘分解得到过滤权重组合,通过该组合实现预处理结果的并行协同过滤;最后通过量子模糊聚类得出增量式大数据并行挖掘结果.实验结果表明,应用量子计算的增量式大数据并行挖掘方法的平均召回率为97.25％,并行挖掘时间在2.1 ～3.2 s的范围内浮动,准确率超过95％,且该方法的收敛性最好,寻优能力强.

摘要： 为了改善计算效率,在非线性轨道车辆动力学仿真中引入广义多步显式积分算法.针对非线性系统将算法改造为增量格式.列车动力学模型由轨道车辆模型和钩缓装置模型等组成.采用增量格式的广义多步显式积分算法分别研究列车连挂冲击和列车中低速碰撞问题.研究结果表明:广义多步显式积分算法在测试的算例中具有良好的稳定性,其计算速度约为龙格库塔法的3.8倍.干摩擦式钩缓装置模型在过渡状态存在车钩锁死现象.由于车钩锁死列车撞击过程中会出现车体加速度的高频振荡.广义多步显式积分算法可以适用于非线性轨道车辆动力学仿真.

摘要： 当前,软件的趋势是朝着更大更复杂的系统发展。在产品版本的不断升级过程中,软件用户对软件可靠性和软件实用性的要求越来越高,这种需要反过来又使得软件实现越来越复杂。因此如何选择有效的软件生存周期模型,以提高软件产品的质量,减小项目失败的风险,成为软件开发项目成功的关键。在多种软件生存周期模型中,增量式开发模型以其明显的优越性为众多软件企业所青睐,是软件开发项目使用较多的模型。本文以吉通公司IDC虚拟主机网上服务系统项目为例,详细讨论了增量式开发模型在具体软件开发过程中的应用。

摘要： 长期以来,地理空间数据库更新的步伐跟不上地理数据的现势性,直接制约了数据库的使用价值和使用范围,因此,地理空间数据库的持续更新问题正逐步成为新的热门研究课题.本文分析了地理数据库更新工作的作业流程和增量式更新机制的基本原理,提出了一整套增量建模、增量识别与增量融合的技术方案,并对该方案进行了试验和分析.

摘要： 序列式学习是机器学习的一种模式，受序列式学习在数据处理方式上特点的启发，提出了一种基于序列式学习的动态增量式聚类算法。该算法可以有效的适应现代聚类分析所处的动态数据更新、大数据存储量的环境，所做的实验也从各个角度验证了算法的可行性和优越性。

摘要： 车削系统的力约束控制是机械加工自动化研究的热点，迄今仍未能有效地解决切削过程中切削深度变化时控制系统的稳定性和鲁棒性等问题。本文提出增益模糊自整定的增量式神经元非模型控制方法，通过在线学习来改变控制系统的增益，使切削力在切削深度大范围变化时保持恒定，达到改善切削过程的动态品质、增强控制系统稳定性的目的。并针对某车削系统进行了仿真实验研究，结果表明本算法非常简单，具有根强的鲁棒性、抗干扰性和满意的控制品质。

摘要： 关联规则的挖掘是数据挖掘的一项重要任务，在海量数据关联规则挖掘中，针对挖掘频繁模式时空效率不高的问题，提出了一种面向云计算平台（HADOOP）的并行算法。该算法采用MapReduce模型，将挖掘任务分成并行计算的Map任务（task），通过Reduce阶段将结果进行合并，有效的解决了海量数据挖掘中内存不足的带来的问题，提高了挖掘速度。实验表明，该系统具有良好的负载均衡性、容错性和可扩展性。

摘要： 一种支持增量更新的嵌入式POI数据增量更新方法，其特征在于：增量更新过程是将差分数据增加到原有数据中，使原有数据升级为最新的数据，满足可逆性；软件中增加一个编译模块来实现增量更新，数据存储区中的数据存储基础版本Ver1的兴趣点信息，差分数据存储模块中存放差分数据，数据编译模块负责将差分数据模块中的数据更新到数据存储区中；遍历新数据与原数据的差分数据中的每条数据记录，对其进行差分查找；将差分数据中的此条兴趣点信息差分并编译到原数据中；将编译完成后的块数据插入到原数据中。本发明的优点：使导航与地图软件实在了自动增量更新，大大提高了用户升级POI数据的方便性。

摘要： 本发明公开了一种增量成形装置及利用这种增量成形装置进行增量成形的方法，用于解决现有板材动圈电磁渐进成形装置成形精确度差的技术问题。技术方案是工业机器手和C形框分别固定在底座的两端，夹持框位于C形框的开口处，加热成形头安装在工业机器手的夹持端，加热成形头的控制系统与高能脉冲电源连接。加热成形时，将板料放在夹持框上并夹紧，然后将C形框安装在工业机器手上，并且将加热成形头安装好，通过压缩弹簧对板料施加挤压力，同时，C形框可以保证加热成形头的运动协调一致。由于加热成形头采用电磁感应进行加热，在成形过程中加热成形头与板料接触变形区的局部热效应能够降低材料的变形抗力，使塑性提高，成形精度高。

摘要： 本发明公开一种增量聚类方法及系统、还公开一种分布式增量聚类方法及系统，涉及数据处理领域，其中增量聚类方法包括以下步骤：获取待聚类数据和已聚类数据；基于所述待聚类数据对所述已聚类数据进行增量聚类，获得若干个第一聚类簇，各第一聚类簇均包含至少一个目标特征；检测各第一聚类簇中的异常特征，并基于所得异常检测结果对相应的第一聚类簇进行更新，获得聚类结果；增量聚类过程中存在某个聚类簇被异常特征污染，使该聚类簇包含大量不属于该聚类簇的特征，本发明通过检测各第一聚类簇中的异常特征，基于所得异常检测结果对相应的第一聚类簇进行更新，以确保所得聚类结果的准确性。

摘要： 一种支持增量更新的嵌入式POI数据增量更新方法，其特征在于：增量更新过程是将差分数据增加到原有数据中，使原有数据升级为最新的数据，满足可逆性；软件中增加一个编译模块来实现增量更新，数据存储区中的数据存储基础版本Ver1的兴趣点信息，差分数据存储模块中存放差分数据，数据编译模块负责将差分数据模块中的数据更新到数据存储区中；遍历新数据与原数据的差分数据中的每条数据记录，对其进行差分查找；将差分数据中的此条兴趣点信息差分并编译到原数据中；将编译完成后的块数据插入到原数据中。本发明的优点：使导航与地图软件实在了自动增量更新，大大提高了用户升级POI数据的方便性。

摘要： 本发明公开了一种增量成形装置及利用这种增量成形装置进行增量成形的方法，用于解决现有板材动圈电磁渐进成形装置成形精确度差的技术问题。技术方案是工业机器手和C形框分别固定在底座的两端，夹持框位于C形框的开口处，加热成形头安装在工业机器手的夹持端，加热成形头的控制系统与高能脉冲电源连接。加热成形时，将板料放在夹持框上并夹紧，然后将C形框安装在工业机器手上，并且将加热成形头安装好，通过压缩弹簧对板料施加挤压力，同时，C形框可以保证加热成形头的运动协调一致。由于加热成形头采用电磁感应进行加热，在成形过程中加热成形头与板料接触变形区的局部热效应能够降低材料的变形抗力，使塑性提高，成形精度高。

摘要： 本发明提供一种基于增量线性规划的动态系统在线增量式快速验证系统及方法。所述方法是首先加载动态系统的问题模型，然后将其与原问题模型进行对比，根据对比结果修改原问题模型；然后使用新的问题模型、原线性规划求解模型根据编码规则修改原线性规划求解模型，从而得到修改后的线性规划求解模型；最后使用线性规划的增量求解技术，利用修改后的线性规划求解模型求解新的问题模型，并给出求解结果。该方法在基于线性规划的线性混成自动机可达性分析方法的基础上，提出了动态的问题模型修改策略，并复用原问题的求解结果来加速新问题的求解，以达到动态系统的在线增量式快速验证，显著提高了问题的求解速度，可以满足动态系统验证的实时性要求。

摘要： 本发明公开了一种基于全局式和增量式估计的运动恢复结构三维重建方法，用于解决现有运动恢复结构三维重建方法局部重建精度低的技术问题。技术方案是以场景图结构为输入，在其中提取鲁棒的子图作为全局式估计的输入，从而能够使用一部分质量高的图像间信息对场景整体结构进行估计，提高估计的鲁棒性。对于剩余的、未加入场景的图像，采用局部增量式估计的方法逐一加入模型，以提高模型重建的局部精度。本发明将增量式和全局式的估计方法相结合，综合两者的优点，以达到鲁棒、高精度的重建效果。本发明在重建精度方面相较背景技术方法具有最低的平均重建误差，对于具有553张图像的数据集，相机位置的平均误差仅为0.3m。

摘要： 本发明提供一种基于增量线性规划的动态系统在线增量式快速验证系统及方法。所述方法是首先加载动态系统的问题模型，然后将其与原问题模型进行对比，根据对比结果修改原问题模型；然后使用新的问题模型、原线性规划求解模型根据编码规则修改原线性规划求解模型，从而得到修改后的线性规划求解模型；最后使用线性规划的增量求解技术，利用修改后的线性规划求解模型求解新的问题模型，并给出求解结果。该方法在基于线性规划的线性混成自动机可达性分析方法的基础上，提出了动态的问题模型修改策略，并复用原问题的求解结果来加速新问题的求解，以达到动态系统的在线增量式快速验证，显著提高了问题的求解速度，可以满足动态系统验证的实时性要求。

摘要： 本发明涉及一种基于绝对式编码器和增量式编码器的位置测量系统及方法。所述位置测量系统包括绝对式编码器、增量式编码器、FPGA芯片和上位机。绝对式编码器的BISS接口通过数据线和绝对式全双工差分芯片与FPGA连接，增量式编码器的增量接口通过数据线和增量式全双工差分芯片与FPGA连接。FPGA板卡上PCIE接口与上位机连接。测量时，上位机发布测量命令给FPGA芯片，FPGA芯片产生两个命令：请求绝对式编码器输出的位置命令和请求增量式编码器输出的脉冲命令，绝对式编码器和增量式编码器待系统稳定后，开始同时测量并将测量结果反馈给FPGA芯片，FPGA芯片接收完成后，将两路数据进行保存并合成一路位置数据，供给上位机读取。

摘要： 本实用新型提供了一种增量式编码器接口电路及增量式编码器控制系统，增量式编码器接口电路，包括差分输入芯片，差分输入芯片的第三引脚、第五引脚、第十一引脚分别输出A相信号、B相信号和Z相信号；差分输入芯片的第二引脚、第一引脚、第六引脚、第七引脚、第十引脚、第九引脚为差分输入芯片的差分输入引脚，且第一引脚、第七引脚、第九引脚的输入信号为默认电平V1；增量式编码器接口电路还包括分压模块，分压模块分别与第一引脚、第七引脚、第九引脚连接，输入默认电平。采用上述技术方案后，可实现实现同时兼容差分信号类型的增量式编码器信号和单端信号类型的增量式编码器信号。