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中繼系統(tǒng)

模擬退火算法的基本思想是從一給定解開始,從鄰域中隨機產生另一個解,接受Metropolis準則允許目標函數在有限范圍內變壞,它由一控制參數t決定,其作用類似于物理過程中的溫度T,對于控制參數的每一取值

模擬退火算法的基本思想是從一給定解開始,從鄰域中隨機產生另一個解,接受Metropolis準則允許目標函數在有限范圍內變壞,它由一控制參數t決定,其作用類似于物理過程中的溫度T,對于控制參數的每一取值,算法持續進行“產生—判斷—接受或舍去”的迭代過程,對應著固體在某一恒定溫度下的趨于熱平衡的過程,當控制參數逐漸減小并趨于0時,系統越來越趨于平衡態,最后系統狀態對應于優化問題的全局最優解,該過程也稱為冷卻過程,由于固體退火必須緩慢降溫,才能使固體在每一溫度下都達到熱平衡,最終趨于平衡狀態,因此控制參數t經緩慢衰減,才能確保模擬退火算法最終優化問題的整體最優解。

標簽： Metropolis 控制參數模擬退火算法

上傳時間： 2013-12-25

上傳用戶：cmc_68289287
LinQ SQL TẤ N CÔ NG KIỂ U SQL INJECTION - TÁ C HẠ I VÀ PHÒ NG TR

LinQ SQL TẤ N CÔ NG KIỂ U SQL INJECTION - TÁ C HẠ I VÀ PHÒ NG TRÁ NH

標簽： INJECTION SQL LinQ 7844

上傳時間： 2013-12-15

上傳用戶：eclipse
使用MATLAB對DSB-AM進行仿真：雙邊帶幅度調制的過程以及對其中所包含的對信號的頻譜分析都可以通過MATLAB中的M語句及相關函數來實現。假如信號m(t)=cos(m)以dsb-am方式調制載波

使用MATLAB對DSB-AM進行仿真：雙邊帶幅度調制的過程以及對其中所包含的對信號的頻譜分析都可以通過MATLAB中的M語句及相關函數來實現。假如信號m(t)=cos(m)以dsb-am方式調制載波c(t)=cos(20*pi*t),所的信號為y(t)，并將采樣頻率定為 fs=100Hz,則可在MATLAB中設計程序對該幅度調制的結果進行仿真，繪制已調信號波形和頻譜分析。

標簽： MATLAB DSB-AM dsb-am cos

上傳時間： 2013-12-30

上傳用戶：JIUSHICHEN
混沌分析中互信息求延遲時間t的matlab程序

混沌分析中互信息求延遲時間t的matlab程序，可以使用

標簽： matlab 混沌分延遲

上傳時間： 2013-12-07

上傳用戶：GavinNeko
實現串的兩個操作。從串s中刪除所有和串t相同的子串和從串s中刪除所有和串t相同的子串。

實現串的兩個操作。從串s中刪除所有和串t相同的子串和從串s中刪除所有和串t相同的子串。

標簽： 刪除操作

上傳時間： 2014-08-11

上傳用戶：zjf3110
探討了在 Mh T I AB環境中實現遺傳算法仿真的方法

探討了在 Mh T I AB環境中實現遺傳算法仿真的方法，并以一個簡單的求函數最值的問題作為遺傳算法的應用實鍘，說明遺傳算法的全局尋優性及用 M AI I AB實現仿真的可行性。

標簽： Mh 環境仿真算法

上傳時間： 2014-08-19

上傳用戶：牛津鞋
labview圖形中t軸顯示系統當前時間程序

labview圖形中t軸顯示系統當前時間程序，非常方便實用

標簽： labview 圖形顯示系統程序

上傳時間： 2013-12-29

上傳用戶：偷心的海盜
GB-T 2471-1995 電阻器和電容器優先數系.pdf

國標類相關專輯 313冊 701MGB-T 2471-1995 電阻器和電容器優先數系.pdf

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上傳時間： 2014-05-05

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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究

神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應用對環境的感知，環境模型妁表示是非常重要的。未知環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足精度要求的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數據壓縮。基于網絡的這些特性，可采用K0h0n曲神經元的權向量來表示自由空間，其方法是在自由空間中隨機地選取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的分布形式學習過程如下：開始時網絡的權值隨機地賦值，其后接下式進行學習：，、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其中M(f1：神經元 1在t時刻對應的權值；a(∽ 謂整系數； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最大限度地表示一定的自由空間。神經元權向量的最小生成樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可以動態地定義成矩形、多邊形。神經元數量的選取取決于環境的復雜度，如果神經元的數量太少．它們就不能覆蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域如果節點妁數量太大．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個自由空間的學習，而不是學習最小框架空間。節點的數量可以動態地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物，就意味著沒有足夠的節點來覆蓋整十自由窯間，需要增加網絡節點來重新學習所 138一以為了收斂于最小框架表示，應該采用較少的網絡節點升始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問較大，就需要由二維結構表示。采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等通過學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路徑可利用樹的遍歷技術報容易地被找到在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲絡技術對多傳感器的信息進行融臺。由于單個傳感器僅能提供部分不完全的環境信息，因此只有秉甩多種傳感器才能提高機器凡的感知能力。 2 神經網絡在局部路徑規射中的應用局部路徑規刪足稱動吝避碰規劃，足以全局規荊為指導利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內

標簽： 神經網絡智能機器人導航

上傳時間： 2022-02-12

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基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制

基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制 oIlI～0(、r> 王敏金·波斯科黃心漢，O、l、L (華i 面面辜寫j幕．武漢，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一種基于傳感器和模糊規則的智能機器人運動規劃方法．該方法運用了基于調和函數分析的人工勢能場原理．采用模糊規則可減少推導勢能函數所必須的計算，同時給機器人伺服系統發出指令，使它能夠自動地尋找通向目標的路徑．提出的方法具有簡單、快速的特點，而且能對 n自由度機械手的整個手臂實現最碰．建立在非線性機器人動力學之上的整個閉環系統和模糊控制器的穩定性由李雅普諾夫原理保證．仿真結果證明了該方法的有效性，通過比較分析顯示出文中所提出的最障算法的優越性．美t詞：基于傳感器的機器人運動控制；模糊規則；人工勢能場；動態避障；機器人操作手 1 叫啞oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor詛sb inchasma~ia]b柚· 血， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al塒 IIovaland wa時 cut· ring 咖． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眥 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒娜bj0ct鋤l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞rI1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眥：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一絲 In conU~astto many n~ hods，rob

標簽： 傳感器機器人

上傳時間： 2022-02-15

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