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虛擬購物系統(tǒng)

dsp từ cơ bả n đ ế n nâ ng cao 1

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標簽： 7915 7843 7871 dsp

上傳時間： 2014-12-05

上傳用戶：watch100
LinQ SQL TẤ N CÔ NG KIỂ U SQL INJECTION - TÁ C HẠ I VÀ PHÒ NG TR

LinQ SQL TẤ N CÔ NG KIỂ U SQL INJECTION - TÁ C HẠ I VÀ PHÒ NG TRÁ NH

標簽： INJECTION SQL LinQ 7844

上傳時間： 2013-12-15

上傳用戶：eclipse
GB-T 2471-1995 電阻器和電容器優先數系.pdf

國標類相關專輯 313冊 701MGB-T 2471-1995 電阻器和電容器優先數系.pdf

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上傳時間： 2014-05-05

上傳用戶：時代將軍
Modicon Premium T PCX 57在郵政分揀系

摘要：本文詳細的介紹了基于施耐德Modicon Premium T PCX 57 PLC在郵政自動化分揀系統中控制系統的應用，系統的網絡拓撲結構，工藝流程和信息采集等。關鍵詞：T PCX57 PLC FIPIO總線 OPC Momentum I/O模塊分揀系統

標簽： Modicon Premium PCX 分揀

上傳時間： 2013-11-10

上傳用戶：kristycreasy
基于物聯網與客流估計的智能公交調度設計

為了提高公交服務效率，提出了基于物聯網的智能公交調度系統。系統采用RFID技術實現公交車輛的定位與監控，并通過站臺子系統采集站點各路公交車候車乘客數，無線傳感網將采集到的車輛信息和站點各路次候車乘客數傳輸到公交監控調度中心，公交監控調度中心進行數據處理和分析，將公交車輛信息發布到站點顯示系統供乘客瀏覽，并根據各路次各站點乘客的實時數據智能地在調度公交車輛。公交智能調度系統可以適應客流變化，實現公交運營的高效化、智能化。

標簽： 物聯網智能公交調度

上傳時間： 2014-11-22

上傳用戶：cange111
卡爾曼濾波值計算方法一飛行物

卡爾曼濾波值計算方法一飛行物，初始時刻距離雷達站距離 =30km,初始速度 =300米/秒，加速度 =20 ,過程噪聲，測量，測量噪聲，采樣周期T=0.5s,求卡爾曼濾波值及

標簽： 卡爾曼濾波計算方法飛行

上傳時間： 2016-05-27

上傳用戶：qb1993225
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

上傳用戶：Zxcvbnm
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

上傳用戶：songrui
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

上傳用戶：來茴
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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