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浩辰

  • C++程序設計實踐指導

    C++程序設計實踐指導,譚浩強,C++程序設計實踐指導

    標簽: 程序設計 實踐

    上傳時間: 2016-08-04

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  • 浩銘網絡平臺

    源碼搭建一個  空間 

    標簽: 網絡平臺

    上傳時間: 2016-11-25

    上傳用戶:2461655778

  • 清華大學 譚浩強 答案

    這是一本應用十分廣泛的教程的答案,,網上是送不到的

    標簽: 清華大學 譚浩強

    上傳時間: 2018-05-21

    上傳用戶:e'e'e'e'e'e'e

  • C語言教學PPT

    譚浩強老師C語言教學PPT  教師必備

    標簽: PPT C語言

    上傳時間: 2018-10-17

    上傳用戶:一品黃山

  • 基于微震信號多重分形特征的巖石邊坡變形預警研究_毛浩宇

    基于微震信號多重分形特征的巖石邊坡變形預警研究,很好的文章

    標簽: 信號 多重分形 變形 特征 巖石 預警

    上傳時間: 2020-12-31

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  • c++程序設計

    C++程序設計》作者深入調查了我國大學的程序設計課程的現狀和發展趨勢,參閱了國內外數十種有關C++的教材,認真分析了學習者在學習過程中遇到的困難,研究了初學者的認識規律。在本書中做到準確定位,合理取舍內容,設計了讀者易于學習的教材體系,并且以通俗易懂的語言化解了許多復雜的概念,大大減少了初學者學習C++的困難。C++是近年來國內外廣泛使用的現代計算機語言,它既支持面向過程的程序設計,也支持基于對象和面向對象的程序設計。國內許多高校已陸續開設了C++程序設計課程。但是,由于C++涉及概念很多,語法比較復雜,內容十分廣泛,使不少人感到學習難度較大,難以入門。 考慮到許多讀者在學習C++前未學過其他語言,本書把入門起點降低,讀者不需要具備C語言的基礎。本書包括14章,分為4篇:基本知識;面向過程的程序設計;基于對象的程序設計;面向對象的程序設計。本書內容全面,例題豐富,概念清晰,循序漸進,易于學習。 《C++程序設計》是依據ANSI C++標準進行介紹的,引導讀者從一開始就按標準C++的規定編程。本書配有兩本輔導教材,即《C++程序設計題解與上機指導》和《C++編程實踐指導》。 C++程序設計》是大學各專業學生學習C++的基礎教材,也是適于初學者學習的教材。 即使沒有教師講授,讀者也能看懂本書的大部分內容。此書有譚浩強編寫。

    標簽: 程序設計

    上傳時間: 2021-01-03

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  • C語言程序設計

    C語言程序設計第四版(譚浩強) 適合初學者入門.

    標簽: C語言 程序設計

    上傳時間: 2021-10-05

    上傳用戶:ivanhuang

  • C程序設計第三版

    譚浩強c程序設計第三版源代碼以及ppt。好好學習,天天向上

    標簽: C程序設計

    上傳時間: 2021-10-08

    上傳用戶:kaungpan

  • 最優控制中的數學方法 [朱經浩 著] 2011年版

    本書介紹:涉及LQ最優控制、LQ隨機控制和隨機魯棒控制的Riccati矩陣微分方程的迭代法的新成果,最優控制的一些新方法。

    標簽: 最優控制中的數學方法

    上傳時間: 2021-11-03

    上傳用戶:nhhrzh

  • 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

    上傳用戶:qingfengchizhu

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