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智能火災(zāi)自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)(tǒng)

  • 給定n個節(jié)點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數值yi=[xi]以及一屆倒數值yi =f [xi],用埃爾米特插值公式計算指定插值點t處的函數近似值z=f[t]

    給定n個節(jié)點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數值yi=[xi]以及一屆倒數值yi =f [xi],用埃爾米特插值公式計算指定插值點t處的函數近似值z=f[t]

    標簽: xi 插值 yi 節(jié)點

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:CHINA526

  • 用于飛思卡爾智能小車競賽的自編程序源代碼

    用于飛思卡爾智能小車競賽的自編程序源代碼,經過競賽測試,運行良好。紅外傳感器尋線。

    標簽: 飛思卡爾 智能小車 競賽 源代碼

    上傳時間: 2014-12-22

    上傳用戶:haoxiyizhong

  • 自適應波束形成(智能天線)的MATLAB代碼仿真程序

    自適應波束形成(智能天線)的MATLAB代碼仿真程序

    標簽: MATLAB 自適應波束 智能天線 代碼

    上傳時間: 2014-01-12

    上傳用戶:wanghui2438

  • I. C. Wong, Z. Shen, J. G. Andrews, and B. L. Evans, ``A Low Complexity Algorithm for Proportional R

    I. C. Wong, Z. Shen, J. G. Andrews, and B. L. Evans, ``A Low Complexity Algorithm for Proportional Resource Allocation in OFDMA Systems , Proc. IEEE Int. Work. Signal Processing Systems, 針對這篇文章給出的源代碼

    標簽: I. C. B. G.

    上傳時間: 2014-01-24

    上傳用戶:zhichenglu

  • 這是關于智能天線的自適應算法的MATLAB代碼

    這是關于智能天線的自適應算法的MATLAB代碼

    標簽: MATLAB 智能天線 代碼 自適應算法

    上傳時間: 2014-01-06

    上傳用戶:epson850

  • 基于自適應遺傳算法的智能組卷研究

    基于自適應遺傳算法的智能組卷研究,有需要的可以下載

    標簽: 算法

    上傳時間: 2013-12-24

    上傳用戶:cc1915

  • 智能天線技術的核心是自適應波束的形成

    智能天線技術的核心是自適應波束的形成,本文首先根據波束形成技術的不同,介紹了三大類自適應算法,基于來波方向的波束形成,基于參考信號的波束形成和基于信號結構特性的盲自適應算法,著重分析了基于參考信號的波束形成算法,并給出了數字波束形成的基本模型。

    標簽: 智能天線 核心 自適應波束

    上傳時間: 2017-09-08

    上傳用戶:hj_18

  • 神經網絡在智能機器人導航系統(tǒng)中的應用研究

    神經網絡在智能機器人導航系統(tǒng)中的應用研究1神經網絡在環(huán)境感知中的應 用 對環(huán)境 的感 知 ,環(huán)境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環(huán)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(huán)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(guī)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(huán)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(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環(huán)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(jié)點穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點 妁數量太大 .節(jié)點就會表示更多的區(qū)域,也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下,節(jié)點是對整個 自由空間 的學 習,而不是 學習最 小框架空 間 。節(jié) 點的數 量可 以動態(tài) 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(jié)點 來 覆蓋整 十 自由窯 間,需要增加 網絡節(jié)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(jié)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(huán)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(huán)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(huán)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(guī)射中的應 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動吝避碰 規(guī)劃 ,足以全局規(guī)荊為指 導 利用在線得到的局部環(huán)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

    上傳用戶:qingfengchizhu

  • 巡線智能機器人技術及其實現資料分享

    摘 要:讓智能機器人在多變的光線與溫度環(huán)境中沿預定線路行走, 在工業(yè)生產和學術研究中均有重要意義, 筆者闡述了實現該功能的可靠方法. 通過討論關鍵傳感器件的選用、檢測原理的合理應用、抗環(huán)境光干擾的實現、自適應調整算法及其實現等內容, 分析了競賽機器人的巡線技術. 以這些技術思想為主體的競賽機器人在國內外競賽中均取得優(yōu)異成績, 表明所述硬軟件方法簡潔可靠, 對智能機器人的應用研究有一定的參考意義.關鍵詞:智能機器人;巡線;可靠性;反射式紅外傳感器 為了使人工智能與機器人技術能在更廣泛、更深入的層面展開研究, 并使其研究成果盡快轉化為生產力, 在機器人足球成為人工智能與機器人學的標準問題并被廣泛開展的同時, 近年來, 國內外開展了多種形式、多個層面的機器人比賽. 把這些競賽機器人中涉及到的一些共同問題進行深入研究, 無疑對學術研究和生產應用都有很強的實際意義。在亞廣聯亞太地區(qū)機器人大賽中, 首屆日本東京規(guī)則——— “攀登富士山頂”、第二屆泰國曼谷規(guī)則———“藤球太空征服者”、第三屆韓國漢城規(guī)則——— “鵲橋相會”、以及2005 年的北京規(guī)則——— “攀長城、點圣火”中都有在綠色地面尋白色引導線行走的問題. 這也是移動機器人的標準問題之一, 是解決移動機器人在自由環(huán)境自主行動的基礎. 經過細致的理論設計和反復的實驗驗證得到了簡潔可靠的競賽機器人巡線方案, 這也是西南科技大學參賽隊在第二、三屆國內比賽中蟬聯“最佳技術獎” , 并在第三屆國內大賽中奪得冠軍, 在亞太地區(qū)獲得亞軍及“最佳技術獎”的核心技術之一. 這里重點對其“準確巡線、可靠巡線及其簡潔實現”進行詳細分析..

    標簽: 智能機器人

    上傳時間: 2022-06-09

    上傳用戶:ttalli

  • 基于STC單片機智能PID模糊自整定溫度調節(jié)器總結

    該文檔為基于STC單片機智能PID模糊自整定溫度調節(jié)器總結文檔,是一份不錯的參考資料,感興趣的可以下載看看,,,,,,,,,,,,,,,,,

    標簽: stc單片機 pid 溫度調節(jié)器

    上傳時間: 2022-07-29

    上傳用戶:qdxqdxqdxqdx

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