可以識別字符串是否符合以下文法: (1)E->TG (2)G->+TG|—TG (3)G->ε (4)T->FS (5)S->*FS|/FS (6)S->ε (7)F->(E) (8)F->i
上傳時間: 2013-12-03
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工廠倉庫管理系統(tǒng),成功案例 採用delphi+sqlserver開發(fā)
標簽: 系統(tǒng)
上傳時間: 2016-11-01
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Z是模型一單位雨衰值,也是不考慮衰減因子的單位雨衰值 F是First,即第一模型的情況 F16 F165 F17分別是16GHz 16.5GHz 17GHz的情況,是模型一大氣層下總雨衰值 F18km是模型一下18km實例的雨衰值 S是Second,即第二模型的情況 S16 S165 S17分別是16GHz 16.5GHz 17GHz的情況,是模型二大氣層下總雨衰值 S16m S165m S17m分別是16GHz 16.5GHz 17GHz在模型二下每公里雨衰值 S1618km S16518km S1718km分別是16GHz 16.5GHz 17GHz在模型二下18km實例的雨衰值 T是Third,即第三模型的情況 T16 T165 T17分別是16GHz 16.5GHz 17GHz的情況,是模型三大氣層下總雨衰值 T16m T165m T17m分別是16GHz 16.5GHz 17GHz在模型三下每公里雨衰值 T1618km T16518km T1718km分別是16GHz 16.5GHz 17GHz在模型三下18km實例的雨衰值 zhaosheng是只考慮天線噪聲溫度對雷達最大探測距離的影響 yushuai是綜合考慮天線噪聲溫度和雨衰減對雷達最大探測距離的影響 其中,參數(shù)情況在各個程序中都有說明
上傳時間: 2013-12-25
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給定n個節(jié)點xi(i=0,1,...,n-1)上的函數(shù)值yi=f[xi],用拉格朗日插值公式計算指定插值點t處的函數(shù)近似值z=f[t]
上傳時間: 2013-12-21
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給定n個節(jié)點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數(shù)值yi=f[xi]及精度要求,用埃特金逐步插值法計算指定插值點t處的函數(shù)近似值z=f[t]
上傳時間: 2014-01-14
上傳用戶:偷心的海盜
給定n個節(jié)點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數(shù)值yi=f[xi]及精度要求,用阿克瑪方法計算指定指定子區(qū)間上的三次插值多項式與指定插值點t處的函數(shù)近似值z=f[t]
上傳時間: 2017-03-10
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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.
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. 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(jīng)網(wǎng)絡在智能機器人導航系統(tǒng)中的應用研究1神經(jīng)網(wǎng)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(nèi)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(jīng)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(jīng)網(wǎng)絡是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡,其學習的結(jié) 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況,從而對輸入樣本實現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮 。基于 網(wǎng)絡 的這些特 性,可采 用K0h0n曲 神經(jīng)元 的 權(quán)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(wǎng)絡輸入,神經(jīng)嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習,其神經(jīng)元就會體現(xiàn)出一定的 分布形 式 學習過程如下:開 始時網(wǎng)絡的權(quán)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(jīng)元 1在t時刻對 應的權(quán)值 ;a(∽ 謂整系 數(shù) ; (『l網(wǎng)絡的輸八矢量;Ⅳ():學習的 I域。每個神經(jīng)元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經(jīng) 元權(quán) 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網(wǎng)絡學習的鄰域 (,) 可 以動 態(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經(jīng) 元數(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復雜度 ,如果神 經(jīng)元 的數(shù)量 太少 .它們就 不能 覆 蓋整十空間,結(jié)果會導致節(jié)點穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點 妁數(shù)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(shù) 量可 以動態(tài) 地定義,在每個學習階段的結(jié)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(wǎng)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(wǎng)絡 節(jié)點升 始學習,逐步增加其數(shù)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(jié)構(gòu)表示 。 采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡表示環(huán)境是一個新的方法。由 于網(wǎng)絡的并行結(jié)構(gòu),可在較短的時間內(nèi)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(jié)構(gòu)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(shù)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(jīng)嘲 絡技術(shù)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(jīng) 網(wǎng)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(nèi)
標簽: 神經(jīng)網(wǎng)絡 智能機器人 導航
上傳時間: 2022-02-12
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1-1前言一般人所能夠感受到聲音的頻率約介於5H2-20KHz,超音波(Ultrasonic wave)即爲頻率超過20KHz以上的音波或機械振動,因此超音波馬達就是利用超音波的彈性振動頻率所構(gòu)成的制動力。超音波馬達的內(nèi)部主要是以壓電陶瓷材料作爲激發(fā)源,其成份是由鉛(Pb)、結(jié)(Zr)及鈦(Ti)的氧化物皓鈦酸鉛(Lead zirconate titanate,PZT)製成的。將歷電材料上下方各黏接彈性體,如銅或不銹鋼,並施以交流電壓於壓電陶瓷材料作爲驅(qū)動源,以激振彈性體,稱此結(jié)構(gòu)爲定子(Stator),將其用彈簧與轉(zhuǎn)子Rotor)接觸,將所産生摩擦力來驅(qū)使轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動,由於壓電材料的驅(qū)動能量很大,並足以抗衡轉(zhuǎn)子與定子間的正向力,雖然伸縮振幅大小僅有數(shù)徵米(um)的程度,但因每秒之伸縮達數(shù)十萬次,所以相較於同型的電磁式馬達的驅(qū)動能量要大的許多。超音波馬達的優(yōu)點爲:1,轉(zhuǎn)子慣性小、響應時間短、速度範圍大。2,低轉(zhuǎn)速可產(chǎn)生高轉(zhuǎn)矩及高轉(zhuǎn)換效率。3,不受磁場作用的影響。4,構(gòu)造簡單,體積大小可控制。5,不須經(jīng)過齒輸作減速機構(gòu),故較爲安靜。實際應用上,超音波馬達具有不同於傳統(tǒng)電磁式馬達的特性,因此在不適合應用傳統(tǒng)馬達的場合,例如:間歇性運動的裝置、空間或形狀受到限制的場所;另外包括一些高磁場的場合,如核磁共振裝置、斷層掃描儀器等。所以未來在自動化設(shè)備、視聽音響、照相機及光學儀器等皆可應用超音波馬達來取代。
標簽: 超聲波電機
上傳時間: 2022-06-17
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