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系統(tǒng)框架

無級變速器又稱CVT( continuouslyv ariable transmission,CV T)

無級變速器又稱CVT( continuouslyv ariable transmission,CV T)，其速比可以連續變化，使用這種變速器，可有效地利用發動機的性能，使發動機與傳動系得到最佳的匹配，從而提高汽車的燃油經濟性和動力性。無級變速器是迄今為止最理想的變速器，它代表著當今汽車變速器發展的水平和方向。

標簽： continuouslyv transmission ariable CVT

上傳時間： 2016-06-03

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《KS開發框架演示》使用說明 =================================================== 本演示程序為使用KBuilder開發的一電器售后服務系

《KS開發框架演示》使用說明 =================================================== 本演示程序為使用KBuilder開發的一電器售后服務系統。 1、使用前請確保您的系統已經安裝了SQLServer2000。 2、解壓 KSDemo.rar 到某個文件夾。 3、運行 SQLSetupDB.exe 安裝數據庫。 4、運行 KSDemo.exe 登錄系統；管理員：Admin；密碼：000000(6個零) 普通用戶：001，002，003；密碼：000000(6個零) 5、OK了！^_^。

標簽： KBuilder 使用說明程序電器

上傳時間： 2016-12-28

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Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố

Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố trong ngô n ngữ lậ p trình FORTRAN. Các câ u lệ nh củ a ngô n ngữ FORTRAN. Cơ bả n về chư ơ ng chư ơ ng dị ch và mô i trư ờ ng lậ p trình DIGITAL Visual Fortran. Viế t và chạ y các chư ơ ng trình cho các bài toán đ ơ n giả n bằ ng ngô n ngữ FORTRAN.

標簽： Fortran 7855 7897 7885

上傳時間： 2013-12-25

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metricmatlab ch ¬ ng 4 Ma trË n - c¸ c phÐ p to¸ n vÒ ma trË n

metricmatlab ch ¬ ng 4 Ma trË n - c¸ c phÐ p to¸ n vÒ ma trË n. 4.1 Kh¸ i niÖ m: - Trong MATLAB d÷ liÖ u ® Ó ® a vµ o xö lý d íi d¹ ng ma trË n. - Ma trË n A cã n hµ ng, m cét ® î c gä i lµ ma trË n cì n  m. § î c ký hiÖ u An  m - PhÇ n tö aij cñ a ma trË n An  m lµ phÇ n tö n» m ë hµ ng thø i, cét j . - Ma trË n ® ¬ n ( sè ® ¬ n lÎ ) lµ ma trË n 1 hµ ng 1 cét. - Ma trË n hµ ng ( 1  m ) sè liÖ u ® î c bè trÝ trª n mét hµ ng. a11 a12 a13 ... a1m - Ma trË n cét ( n  1) sè liÖ u ® î c bè trÝ trª n 1 cét.

標簽： metricmatlab 203 184 tr

上傳時間： 2017-07-29

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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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STM32開發環境與工程框架搭建超清版

STM32開發環境與工程框架搭建超清版

標簽： STM 32 開發環境工程

上傳時間： 2013-04-15

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GB／T 4728.10-2008 電氣簡圖用圖形符號第10部分：電信：傳輸.PDF

GB／T 4728.10-2008 電氣簡圖用圖形符號第10部分：電信：傳輸.PDF

標簽： 4728.10 2008 電氣

上傳時間： 2013-08-04

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GB／T 4728.09-2008 電氣簡圖用圖形符號第09部分：電信：交換和外圍設備

GB／T 4728.09-2008 電氣簡圖用圖形符號第09部分：電信：交換和外圍設備

標簽： 4728.09 2008 電氣圖形符號

上傳時間： 2013-07-12

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GB／T 4728.13-2008 電氣簡圖用圖形符號第13部分：模擬元件

GB／T 4728.13-2008 電氣簡圖用圖形符號第13部分：模擬元件

標簽： 4728.13 2008 電氣圖形符號

上傳時間： 2013-06-07

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GB／T 4728.03-2005 電氣簡圖用圖形符號第03部分：導體和連接件

GB／T 4728.03-2005 電氣簡圖用圖形符號第03部分：導體和連接件

標簽： 4728.03 2005 電氣圖形符號

上傳時間： 2013-04-15

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