<li id="4644w"></li> 仍然是解決Windows程式開發各種疑難雜癥時的靈丹妙藥。在第五版的《Windows程式開發設計指南》中，作者身違背受敬重的Windows Pioneer Award（Windows開路先鋒獎）得主，依據最新版本Windows作業系統，以可靠的取材資料校定這一本經典之作一再一次深入探索了Win32程式設計介面的根本重心。
上傳時間： 2017-09-11
上傳用戶：葉山豪
中易廣告聯盟程序 含接口授權說明 WINDOWS系統 把*.zl(一般為你的域名為命名)文件復制一份到C:\WINDOWS目錄，這個文件可以自己自定目錄。 然后修改C:\WINDOWS(不一定是這個目錄)目錄下的php.ini文件在底部加一行 zend_optimizer.license_path="C:\WINDOWS\*.zl" 重啟IIS LINUX系統 把zyiis.zl文件復制一份到任意目錄 修改php.ini在底部加一行 zend_optimizer.license_path="任意目錄/*.zl" 重啟web服務 注意：不能把授權文件放在www目錄下面。
標簽： 中易廣告聯盟程序
上傳時間： 2015-02-16
上傳用戶：gaoj
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
上傳時間： 2022-02-12
上傳用戶：qingfengchizhu
PID溫度控制器作為一種重要的控制設備,在化工、食品等諸多工業生產過程中得到了廣泛的應用.但是,一般的PID溫度控制器,必須由工程人員根據經驗,手動調節PID參數.這對于需要經常對PID參數進行調整的用戶十分不方便,限制了控制器的應用.本課題的研究目的在于設計出一種能夠自動整定PID參數、且控制精度高的PID溫度控制器,以滿足工業生產中對高性能溫度控制器的需求.同時,本溫度控制器要能夠與PLC(可編程邏輯控制器)配合使用,由PLC來控制本控制器的工作.本文通過理論分析和編程仿真,設計出一種控制性能優良的PID參數自整定控制算法,并開發了控制器的硬件電路及控制程序.本文的研究內容主要包括以下幾個方面:(1)采用理論分析與公式推導的方法,設計出了基于階躍辨識、基于繼電辨識和基于Fuzzy推理的三種切實可行的PID參數自整定方法.采用Matlab對這三種PID參數自整定方法進行了建模與仿真,選擇了綜合性能最好的一種方法應用于本溫度控制器中,滿足了產品的控制指標要求.(2)通過設計基于單片機的控制電路,實現了本系統的控制功能.(3)通過設計基于CPLD的通訊電路和通訊協議,實現了本溫度控制器與PLC的通訊功能.(4)通過設計數據結構和算法,使溫度控制器控制軟件具有較高的運行效率.本文中通過理論分析與建模仿真設計出了PID參數自整定算法,為以后更高性能的此類算法的開發提供了一條可行的途徑;溫度控制器電路的設計和控制程序的開發,對其它同類產品的開發具有一定的參考價值.
上傳時間： 2022-05-23
上傳用戶：得之我幸78
傳統農業生產不僅受到氣候與季節限制，而且嚴重受天氣變化的影響，特別是像北方這樣的春冬季節光照時間短、雪雨天氣較多的地區，農作物的生長受到很大地限制。溫室大棚的出現很好地解決了農業生產中的季節與天氣問題，不僅顯著的提高了農業的生產效率，而且將農業生產從自然生態束縛中解脫了出來。但是目前的溫室大棚對部分環境因素的控制過分依賴于人工干預，而隨著智能設備的發展，這樣的溫室大棚滿足不了農業生產技術的智能化、信息化要求。 本文通過分析溫室大棚中植物補光燈的應用問題，針對現有補光燈的補光量不準確、光質不純、節能效果差等缺陷，提出了一種采用補光光源綠色環保、多變幻、壽命長等諸多優點的LED燈具，并結合實際補光需求設計了一款以LED為光源的溫室大棚中智能補光控制系統。通過對植物生長所需的光源和光譜進行分析，選擇易于被智能化控制的LED燈具，然后對單顆光源特性進行測試與研究，進而設計出不僅滿足實際的需求，而且在整體均勻性方面達到最優的補光系統。依據LED的光電特性，利用STM32主控制器產生的PWM（脈沖寬度調制）來控制補光進而實現定質定量的補光。 這一款智能補光控制系統的設計實現了光質可調、光強的檢測、智能化調光與控制等目標。設置不同的對照組實驗來進行對比，實際測試表明，該系統也達到了預期的差額補光的設計目標，不僅補光效率高，而且操作方便，明顯給溫室大棚的發展帶來了新的契機，同時該系統具有很強的實用性，在溫室種植中必將具有廣闊的前景。
上傳時間： 2022-06-01
上傳用戶：jiabin
電磁場在目標識別中的應用
上傳時間： 2013-04-15
上傳用戶：eeworm
激光在工藝中的應用
上傳時間： 2013-05-20
上傳用戶：eeworm
激光在精密計量中的應用
上傳時間： 2013-06-07
上傳用戶：eeworm
中威電子電解電容樣本
上傳時間： 2013-07-06
上傳用戶：eeworm
ProE軟件在壓模中的應用
上傳時間： 2013-06-16
上傳用戶：eeworm
