1) varisized projection method
变尺度投影算法
2) gradient projection operator for change of scale
变尺度梯度投影算子
1.
Some properties of gradient projection operator for change of scale are given.
本文主要给出了变尺度梯度投影算子的一些性
3) State-Space Projection Operator
尺度投影算子
5) gradient projection method
梯度投影算法
1.
The gradient projection method is proposed,which is used for establishing the gradient optimization functions for kinetic energy minimum and obstacle avoidance.
提出冗余度机器人运动学逆解的梯度投影算法,针对冗余度机器人运动动能最小优化、避障优化,分别建立其梯度优化函数对其进行优化,并对平面三自由度机器人进行仿真,结果表明此方法的合理性和有效性,为冗余度机器人提供了一种有用的运动规划方法。
2.
Improves gradient projection method with affine scaling transformation for convex quadratic programming,and does relevent numerical experiment The results of numerical experiment show that the new method solves the problem very efficientl
对凸二次规划带仿射变换的梯度投影算法作了改进 ,并作了相关数值试验 ,结果表明 ,新算法十分有
3.
The gradient projection method with exact stepsize rule is studied.
研究了精确步长规则下的梯度投影算法,在一定的条件下,证明了迭代点序列的投影梯度趋于零。
6) gray projection algorithm
灰度投影算法
1.
Fast gray projection algorithm and its application to electronic image stabilization;
快速灰度投影算法及其在电子稳像中的应用
2.
Firstly the reference frame and the current frame are divided into several subblocks respectively, and the local motion vectors have been estimated using gray projection algorithm.
先把参考帧和当前帧分成若干个子块,利用灰度投影算法计算出局部运动矢量,然后使用能量最小化方法,由求出的有效局部运动矢量确定仿射变换模型参数。
3.
By analyzing the gray projection algorithm and correlation function curves for detecting motion vector in image sequence in electronic image stabilization technique,an improved searching algorithm-three point locally adaptive searching algorithm on the basis of single peak characteristic is proposed,and compared with the full-search method which can cause time delay.
通过分析电子稳像中灰度投影算法及其相关函数的特点,提出了一种基于单峰特征的改进算法,即三点自适应局域搜索算法:在搜索区间2n+1内以中点为中心,搜索宽度为n选取两个端点和中点共3点,计算并比较其相关值,并以最小值为中心,搜索宽度减半再确定两个端点值,再次比较,直到搜索完毕,找到最佳匹配点的最小值。
补充资料：变尺度法
分子式：
CAS号：
性质：变尺度法是在解无约束极值问题的梯度法基础上发展起来的，它利用递推的方法计算目标函数的二阶导数及其逆阵，减少了计算量，同时比梯度法收敛快，是目前解决无约束极值问题的最有效的算法之一。
CAS号：
性质：变尺度法是在解无约束极值问题的梯度法基础上发展起来的，它利用递推的方法计算目标函数的二阶导数及其逆阵，减少了计算量，同时比梯度法收敛快，是目前解决无约束极值问题的最有效的算法之一。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条