電子報軟體. 你想輕輕鬆鬆的寄送電子報 功能介紹: 1. 支援多個伺服器分散流量. (已可設定每次的最大郵件數(shù)) 2. 支援多個設定檔選擇. 3. 可直接選擇硬碟內的 HTML, 純文字檔當做寄信內容. 4. 支援定時、每日、每週、每月送信. 5. 配合 ServiceAgent 可以成為NT/2000下的服務. 6. 可夾帶附件檔案. 7. 在原本可直接選取電腦硬碟上的檔案(HTML)來做為HTML寄信的本文之外, 目前已能將 HTML 內的圖檔(gif,jpg,bmp,png)的 <img> tag 和 音效檔(wav,mid,swf)的<EMBED> tag 的內容一起勘進郵件內容裡. 8. 以 Command Line 執(zhí)行的方式就能啟動寄信流程. 9. 透過電子郵件信箱即可啟動自動化電子報訂閱/取消功能! 開發(fā)工具: 1. Delphi 5 2. Indy Winshoes8 (free delphi component)
上傳時間： 2014-01-05
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通用的卡爾曼濾波的matlab小程序，適用于初學者。
上傳時間： 2017-02-24
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Hecl編程語言是一個高層次的腳本語言的Java實現(xiàn)。其用意是要小，可擴展的，極為靈活，易學易用。事實上，它足夠小，它運行于J2ME的功能的手機！
上傳時間： 2017-06-12
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智力小游戲，類似于華容道。VC可以編譯通過
標簽： 小游戲
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：離殤
java的小程序，有關于一些重要的功能，特別適合于初學者朋友學習借鑒
上傳時間： 2017-08-04
上傳用戶：wab1981
使用Java實現(xiàn)的一個打飛機的小游戲，適合于java的初學者進行學習
上傳時間： 2016-03-28
上傳用戶：jhzxzss
產品描述 提供8個觸摸感應按鍵，二進制(BCD)編碼輸出，具有一個按鍵承認輸出的顯示，按鍵後的資料會維持到下次按鍵，可先判斷按鍵承認的狀態(tài)，對於防水和抗干擾方面有很優(yōu)異的表現(xiàn)! 產品特色 工作電壓範圍： 3.1V – 5.5V 工作電流： 3mA@5V 8 個觸摸感應按鍵 提供二進制(BCD)編碼直接輸出介面(上電 D2~D0/111) 按鍵後離開，輸出狀態(tài)會維持到下次按鍵才會改變。 提供按鍵承認有效輸出，當有按鍵時輸出低電平，無按鍵為高電平。 可以經由調整 CAP 腳的外接電容，調整靈敏度，電容越大靈敏度越高 具有防水及水漫成片水珠覆蓋在觸摸按鍵面板，按鍵仍可有效判別 內建 LDO 增加電源的抗干擾能力 產品應用 應用于大小家電，娛樂產品等
標簽： VK3608 SOP VK 16 BM 抗干擾 防水 電元器件 貼片
上傳時間： 2019-08-08
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神經網絡在智能機器人導航系統(tǒng)中的應用研究1神經網絡在環(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~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 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(xiàn)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(shù) ； (『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(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復雜度 ，如果神 經元 的數(shù)量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節(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，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環(huán)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(huán)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(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 網絡在局部路徑規(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
上傳時間： 2022-02-12
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本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現(xiàn)永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現(xiàn)永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統(tǒng)。辨識網絡在線動態(tài)辨識系統(tǒng)輸出并對控制網絡參數(shù)進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現(xiàn)永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統(tǒng)動態(tài)響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統(tǒng)，并進行了相應的軟硬件設計，為實現(xiàn)永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統(tǒng)為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創(chuàng)造了條件。
上傳時間： 2013-05-23
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在分析現(xiàn)有的雕刻機數(shù)控系統(tǒng)優(yōu)缺點基礎上，結合高速數(shù)控技術的發(fā)展，提出了基于高性能DSP開發(fā)高性價比的雕刻機直流伺服控制系統(tǒng)的總體設計方案。圍繞系統(tǒng)的總體設計方案，在插補算法研究方面，通過小線段高速加工速度銜接的遞歸數(shù)學模型的建立和速度輪廓曲線的修正，實現(xiàn)了具有前瞻功能的自適應插補算法。為了提高雕刻機的跟蹤性能和定位精度，在直流伺服控制系統(tǒng)設計中引入了零相位誤差跟蹤控制器(ZPETC)，通過模型辨識、非線性摩擦補償及干擾觀測器的設計，克服了ZPETC存在的對系統(tǒng)建模誤差和參數(shù)變化敏感的缺點。 在上述研究的基礎上，搭建了以TMS320C2812型32位定點DSP為控制核心、以L6203為功率驅動模塊、以小功率直流電機為執(zhí)行機構的二維直流伺服實時運動控制硬件系統(tǒng)，且在DSP開發(fā)平臺上完成了系統(tǒng)的所有軟件開發(fā)。為了實現(xiàn)系統(tǒng)對高速數(shù)據(jù)通訊的要求，對DSP串口通訊實時性及提高措施進行了深入研究，提出了一種多緩沖區(qū)并行協(xié)作的方法，很好地解決了數(shù)據(jù)的實時通訊問題。系統(tǒng)聯(lián)調實驗結果表明：所設計的雕刻機直流伺服控制系統(tǒng)運行穩(wěn)定、跟蹤精度高，加工速度快，可廣泛應用于數(shù)控雕刻機產品。
上傳時間： 2013-04-24
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