相關(guān)信號(hào)源的MUSIC估計(jì)，采用前向平滑算法
上傳時(shí)間： 2014-01-27
上傳用戶：hasan2015
一個(gè)很好用的自適應(yīng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型庫(kù)，包括ADALINE/RBF/多層前向等，另外內(nèi)含Demo，更易上手
標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型庫(kù)
上傳時(shí)間： 2014-12-22
上傳用戶：gonuiln
詳細(xì)介紹了hmm算法的原理，及相關(guān)的前向算法后向算法，viterbi算法，講解詳細(xì)，很好
上傳時(shí)間： 2013-12-12
上傳用戶：lz4v4
兩本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的經(jīng)典電子書(shū) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論.pdf 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)用教程.pdf 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是智能控制技術(shù)的主要分支之一。本書(shū)的主要內(nèi)容有：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)與學(xué)習(xí)方法，前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其算法，改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)及其控制、辨識(shí)建模，基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于模糊理論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RBF網(wǎng)絡(luò)及其在混沌背景下對(duì)微弱信號(hào)的測(cè)量與控制，反饋網(wǎng)絡(luò)，Hopfield網(wǎng)絡(luò)及其在字符識(shí)別中的應(yīng)用，支持向量機(jī)及其故障診斷，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在控制與辨識(shí)中的應(yīng)用。
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 方面
上傳時(shí)間： 2017-01-12
上傳用戶：gxf2016
反向傳播算法也稱(chēng)BP算法，是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)模型，解決多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)優(yōu)化
上傳時(shí)間： 2014-01-13
上傳用戶：wyc199288
本書(shū)介紹了UML語(yǔ)言的基礎(chǔ)知識(shí)以及UML在面向?qū)ο蟮能浖到y(tǒng)分析和設(shè)計(jì)中的應(yīng)用，并通過(guò)實(shí)例講解了系統(tǒng)的面向?qū)ο蠓治雠c設(shè)計(jì)過(guò)程，以及如何用UML語(yǔ)言為系統(tǒng)建模。此外，還介紹了如何使用Rational Rose 2000中的前向工程和逆向工程。 本書(shū)結(jié)合了豐富的實(shí)例，通過(guò)實(shí)例啟發(fā)讀者如何將所學(xué)到的面向?qū)ο蠹夹g(shù)應(yīng)用于軟件系統(tǒng)的分析、設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)中。 本書(shū)是一本內(nèi)容全面的面向?qū)ο蠹夹g(shù)書(shū)籍。可作為軟件設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)人員的參考手冊(cè)，也可作為大專(zhuān)院校做面向?qū)ο蠓治雠c設(shè)計(jì)課程的教材使用。
標(biāo)簽： UML 語(yǔ)言 基礎(chǔ)知識(shí) 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2017-05-17
上傳用戶：tedo811
專(zhuān)家系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)物識(shí)別的人工智能系統(tǒng)，前向后向匹配
標(biāo)簽： 家
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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基于systemview的cdma仿真包含前向以及后向
上傳時(shí)間： 2017-03-27
上傳用戶：wangzhanwen
DVBS2fec短幀，編解碼全部程序，包括BCH，LDPC,交織等前向糾錯(cuò)編解碼全部程序，仿真通過(guò)
上傳時(shí)間： 2022-05-01
上傳用戶：qdxqdxqdxqdx
雙足步行機(jī)器人（Biped Walking Robot）是一種仿人機(jī)器人，是移動(dòng)式機(jī)器人領(lǐng)域中一類(lèi)重要的仿生系統(tǒng)。雙足步行機(jī)器人作為一種移動(dòng)式機(jī)器人，它與輪式，履帶式機(jī)器人相比有許多優(yōu)點(diǎn)與優(yōu)越性。由于雙足步行機(jī)器人的行走具有獨(dú)特的適應(yīng)性和擬人性，其行走控制成為當(dāng)今研究的熱點(diǎn)。步行運(yùn)動(dòng)模式與運(yùn)動(dòng)控制是影響雙足步行機(jī)器人技術(shù)進(jìn)步的重要問(wèn)題，也是雙足步行機(jī)器人成功而有效地實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定步行的理論基礎(chǔ)和技術(shù)關(guān)鍵。本文針對(duì)雙足步行機(jī)器人步行模式生成與步行控制相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了研究，并在虛擬現(xiàn)實(shí)的實(shí)驗(yàn)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人以給定步行模式的行走。取得的主要科研成果有：第一：基于平面倒立擺線性模型的雙足步行機(jī)器人步行運(yùn)動(dòng)模式生成。本文對(duì)雙足步行機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行了簡(jiǎn)化，采用平面倒立擺的線性化模型作為雙足步行機(jī)器人步行模式生成的簡(jiǎn)化模型。設(shè)計(jì)了基于倒立擺線性化模型步行模式生成算法，對(duì)雙足步行機(jī)器人前向行走，側(cè)向行走與拐彎行走的腰部重心位置軌跡與速度軌跡進(jìn)行了規(guī)劃。對(duì)于雙足步行具有雙腳作支撐期的特點(diǎn)，本文采用了七次多項(xiàng)式插值，分兩階段對(duì)具有雙腳支撐期的步行運(yùn)動(dòng)的腰部運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)了期望的運(yùn)動(dòng)模式。第二：基于小腦模型控制器的雙足步行機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)控制系統(tǒng)。本文針對(duì)雙足步行機(jī)器人腿部逆模型求解問(wèn)題，提出一種基于小腦模型連接控制網(wǎng)絡(luò)CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）的機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)控制方法。機(jī)器人腿部正運(yùn)動(dòng)學(xué)模型采用Denavit-Hartenberg方法進(jìn)行建模，在建立雙足步行機(jī)器人正運(yùn)動(dòng)學(xué)模型基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于CMAC的控制系統(tǒng)。系統(tǒng)采用兩個(gè)CMAC直接控制機(jī)器人的腿部運(yùn)動(dòng)。兩個(gè)CMAC逆模型控制器分別逼近步行機(jī)器人支撐腿與擺動(dòng)腿的逆模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)腰部運(yùn)動(dòng)軌跡的跟蹤控制。第三：基于虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境的雙足步行機(jī)器人行走控制實(shí)驗(yàn)。
標(biāo)簽： 雙足步行機(jī)器人系統(tǒng) 運(yùn)動(dòng)控制
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