隨著人類社會的進(jìn)步，科學(xué)技術(shù)的發(fā)展日新月異，模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已取得了長足的發(fā)展。經(jīng)過半個多世紀(jì)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機(jī)科學(xué)，人工智能，智能控制等方面得到了廣泛的應(yīng)用。當(dāng)代社會是一個講究效率的社會，科技更新領(lǐng)域也是如此。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域，算法的優(yōu)化顯得尤為重要，對提高網(wǎng)絡(luò)整體性能舉足輕重.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是目前應(yīng)用最為廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對于解決非線性復(fù)雜問題具有重要的意義。但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有其自身的一些不足（收斂速度慢和容易陷入局部極小值問題），在解決某些現(xiàn)實問題的時候顯得力不從心。針對這個問題，本文利用遺傳算法的并行全局搜索的優(yōu)勢，能夠彌補BP網(wǎng)絡(luò)的不足，為解決大規(guī)模復(fù)雜問題提供了廣闊的前景。本文將遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)有機(jī)地結(jié)合起來，提出了一種新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在穩(wěn)定性、學(xué)習(xí)性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的，本文首先設(shè)計了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，達(dá)到了加快收斂速度和全局尋優(yōu)的效果。本文借助MATLAB平臺，對算法的優(yōu)化內(nèi)容進(jìn)行了仿真實驗，得出的效果也符合期望值，實現(xiàn)了對BP算法優(yōu)化的目的。關(guān)鍵詞：生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；BP網(wǎng)絡(luò)；遺傳算法；仿真隨著電子計算機(jī)的問世及發(fā)展，人們試圖去了解人的大腦，進(jìn)而構(gòu)造具有人類思維的智能計算機(jī)。在具有人腦邏輯推理延伸能力的計算機(jī)戰(zhàn)勝人類棋手的同時，引發(fā)了人們對模擬人腦信息處理的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。1.1研究背景人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Noural Networks，ANN）（注：簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），是一種數(shù)學(xué)算法模型，能夠?qū)π畔⑦M(jìn)行分布式處理，它模仿了動物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是對動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種具體描述。這種網(wǎng)絡(luò)依賴系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)節(jié)內(nèi)部大量節(jié)點之間的關(guān)系，最終實現(xiàn)信息處理的目的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過對輸入輸出數(shù)據(jù)的分析學(xué)習(xí)，掌握輸入與輸出之間的潛在規(guī)則，能夠?qū)π聰?shù)據(jù)進(jìn)行分析計算，推算出輸出結(jié)果，因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的特性，這種學(xué)習(xí)適應(yīng)的過程被稱為“訓(xùn)練"。
標(biāo)簽： 遺傳算法 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) matlab
上傳時間： 2022-06-16
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情感識別是機(jī)器通過識別和理解過程把人類的語音、表情和肢體語言中的情感信息識別出來。情感交互是機(jī)器通過接收人類的情感信息來模擬人類的情感決策過程，從而表達(dá)出自身情感的過程。本文的主要目標(biāo)是把虛擬人技術(shù)應(yīng)用到人機(jī)交互中，研究出具有情感識別功能和情感表達(dá)功能的機(jī)器。本文的具體工作和貢獻(xiàn)包括：第一，詳細(xì)描述虛擬人的三維模型和情感模型的建立過程。這里介紹了虛擬人實體的建立和控制，以及虛擬人的情感計算模型和情感決策機(jī)制。利用三維建模工具和游戲制作軟件，來建立虛擬人和虛擬場景，并通過對虛擬人控制模塊的設(shè)定來驅(qū)動虛擬人的動作和行為特點，這使虛擬人能夠從行為上表達(dá)情感。虛擬人的情感模型是虛擬人情感計算和決策的關(guān)鍵，是虛擬人具有情感能力的基礎(chǔ)。這里主要工作就是通過模擬人的情感計算過程和決策機(jī)制，來建立虛擬人的情感工作機(jī)制，從而控制虛擬人的情感計算過程，使虛擬人具有模擬人的情感表達(dá)的能力。第二，通過分析情感語音信號，來識別情感語音信號中的參數(shù)信息，并進(jìn)一步識別出情感語音信號中的情感信息。語音信號中的參數(shù)有多種，本文在比較和總結(jié)的基礎(chǔ)上，選定了三種參數(shù)來綜合的識別語音信號中的情感信息。在情感語音語料庫的基礎(chǔ)上建立了情感特征參數(shù)數(shù)據(jù)庫，這個數(shù)據(jù)庫的主要是建立特征參數(shù)的參數(shù)模型，為情感識別建立識別基礎(chǔ)。第三，利用隱馬爾科夫模型算法在語音信號識別上的優(yōu)點，來對情感語音信號進(jìn)行情感信息的識別。情感信息與語言信息有共同的聲學(xué)特征，只是二者反映的信息不同。通過情感語音信號的特征分析和理論驗證，隱馬爾科夫模型是一個理想的選擇。實驗證明，隱馬爾科夫模型在情感信息的識別上，表現(xiàn)出很好的識別效果和較高的識別率，為隱馬爾科夫模型的應(yīng)用提供了事實支持。第四，建立人機(jī)交互系統(tǒng)原型，通過對整個系統(tǒng)進(jìn)行測試和驗證，來證明人機(jī)情感交互的可行性和科學(xué)性。驗證主要通過情感識別和情感決策兩方面進(jìn)行，情感識別的主要是建立在情感語音識別的基礎(chǔ)上，情感決策就是通過驗證虛擬人情感表達(dá)的結(jié)果跟期望值的對比結(jié)果。
標(biāo)簽： 情感虛擬人技術(shù) 人機(jī)交互
上傳時間： 2022-06-18
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仿人機(jī)器人是真正字面意義上或狹義的“機(jī)器人”，其研究和發(fā)展代表了機(jī)器人學(xué)的尖端水平。有關(guān)仿人機(jī)器人的工作早在20多年前就開始了，當(dāng)時著重于雙足步行機(jī)的研究和開發(fā)。只是自從10年前本田推出仿人機(jī)器人P2后，仿人機(jī)器人的研發(fā)才形成了一個熱潮，至今方興末艾。除了日本推出了QR1（）、ASlM（）和HRP-2等著名的仿人機(jī)器人以外，中國、韓國、美國和歐洲等國家和地區(qū)也成功地研制了各自的仿人機(jī)器人。雖然仿人機(jī)器人的研究已成為機(jī)器入學(xué)中的一個重要分支，有很多研究人員和工程技術(shù)人員在這方面進(jìn)行了大量的學(xué)術(shù)研究和技術(shù)開發(fā)，并取得了豐碩的成果，但卻未見到系統(tǒng)地介紹和闡述仿人機(jī)器人的專著。在這種背景下，由日本產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合研究所棍田秀司等人著的《仿人機(jī)器人》奪得了先聲，填補了這方面的一個空白。據(jù)譯者所知，該書是第一部系統(tǒng)介紹仿人機(jī)器人的專著。書中既有對仿人機(jī)器人歷史發(fā)展的簡明扼要的介紹，又有基本理論和分析，還有對實際機(jī)器人系統(tǒng)的引用。內(nèi)容包括仿人機(jī)器人學(xué)的運動學(xué)、ZMP和動力學(xué)，雙足步態(tài)規(guī)劃和全身運動模式的生成和動力學(xué)仿真等，是對10多年來仿人機(jī)器人的研究成果（尤其是作者們的成果）的總結(jié)，在一定程度上反映了當(dāng)今世界在仿人機(jī)器人上的最新發(fā)展和水平。這本學(xué)術(shù)專著并不是純理論介紹，幾乎所有的理論和算法都有實際機(jī)器人系統(tǒng)和平臺的支持，書中圖文并茂、深入淺出、內(nèi)容生動。本書的日文原著由四位作者共同寫就，每位作者撰寫其最擅長的專題。幾位作者都是產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合研究所屬下的智能系統(tǒng)研究所仿人機(jī)器人HRP-2研發(fā)小組的主要成員。《仿人機(jī)器人》是他們多年的學(xué)術(shù)研究和系統(tǒng)開發(fā)的概括。除日文原著外，還計劃推出英文、中文（即本書）、法文和德文版本，以五種文字向全世界出版發(fā)行。如果本書在中國的出版能對我國的機(jī)器人研究和開發(fā)有所啟發(fā)、幫助和推動，那么譯者的初衷和愿望也就實現(xiàn)了。本書的翻譯主要基于英文手稿，并參考了日文原著。在翻譯過程中，譯者隨時與作者商討，力術(shù)翻譯準(zhǔn)確到位。盡管如此，因譯者的水平和時間所限，譯文中難免會有不妥甚至錯誤之處，歡迎讀者批評和指正。
標(biāo)簽： 機(jī)器人
上傳時間： 2022-06-24
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前言說明控制的方法遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止PID這一招，在許多場合也未必是最佳的控制算法。對于學(xué)習(xí)能力較好的師弟也可以再去尋求一種更優(yōu)秀的控制算法。PID的分類多如牛毛，例如：模糊PlD、數(shù)字PID、神經(jīng)元PID等等。另外，本文檔是參考幾十個PID相關(guān)文檔資料整合而成。由于個人能力等原因，從策劃、編輯、排版等花了一個多月的時間才完成此次PlD法的整合。為了更有針對性和有效性，本文檔主要講解數(shù)字PID及其變種（改進(jìn)式PID）：位置式和增量式。以及這兩種PID的C語言編程實現(xiàn)、參數(shù)的調(diào)整確定和PID控制的應(yīng)用。我們?yōu)槭裁匆肞ID岸法呢？原國很商單：其一，PlD是一種比較成熟的控制算法，而且還有許多基于PID的變種算法（簡稱改進(jìn)式PID）。其二，資杜多，學(xué)習(xí)難度路低，入門快。其三，多屆師兄實踐過，感覺效果還不錯！但每年資料成指數(shù)增長，從上屆師兄那搭貝了好幾G資料，進(jìn)PID控制的文檔可以夸張的說跟天上的“星星”一樣，看了之后眼花繚亂，而且有很多重復(fù)的。為了讓更多人能快速上手使用PID控制算法，結(jié)合個人經(jīng)驗和相關(guān)文檔將它濃縮如下：
標(biāo)簽： pid算法
上傳時間： 2022-07-01
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近來發(fā)現(xiàn)有些問題很多人都很感興趣。所以在這里希望能盡自己能力跟大家討論一些力所能及的算法。現(xiàn)在先討論一下卡爾曼濾波器，如果時間和能力允許，我還希望能夠?qū)憣懫渌乃惴ǎ邕z傳算法，傅立葉變換，數(shù)字濾波，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，圖像處理等等。因為這里不能寫復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式，所以也只能形象的描述。希望如果哪位是這方面的專家，歡迎討論更正。卡爾曼濾波器-Kalman Filter什么是卡爾曼濾波器（What is the Kalman Filter？）在學(xué)習(xí)卡爾曼濾波器之前，首先看看為什么叫“卡爾曼”。跟其他著名的理論（例如傅立葉變換，泰勒級數(shù)等等）一樣，卡爾曼也是一個人的名字，而跟他們不同的是，他是個現(xiàn)代人！
上傳時間： 2022-07-05
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近來發(fā)現(xiàn)有些問題很多人都很感興趣。所以在這里希望能盡自己能力跟大家討論一些力所能及的算法。現(xiàn)在先討論一下卡爾曼濾波器，如果時間和能力允許，我還希望能夠?qū)憣懫渌乃惴ǎ邕z傳算法，傅立葉變換，數(shù)字濾波，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，圖像處理等等。 因為這里不能寫復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式，所以也只能形象的描述。希望如果哪位是這方面的專家，歡迎討論更正。 卡爾曼濾波器 – Kalman Filter 1． 什么是卡爾曼濾波器 （What is the Kalman Filter?） 在學(xué)習(xí)卡爾曼濾波器之前，首先看看為什么叫“卡爾曼”。跟其他著名的理論（例如傅立葉變換，泰勒級數(shù)等等）一樣，卡爾曼也是一個人的名字，而跟他們不同的是，他是個現(xiàn)代人！ 卡爾曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利數(shù)學(xué)家，1930年出生于匈牙利首都布達(dá)佩斯。1953，1954年于麻省理工學(xué)院分別獲得電機(jī)工程學(xué)士及碩士學(xué)位。1957年于哥倫比亞大學(xué)獲得博士學(xué)位。我們現(xiàn)在要學(xué)習(xí)的卡爾曼濾波器，正是源于他的博士論文和1960年發(fā)表的論文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（線性濾波與預(yù)測問題的新方法）。如果對這編論文有興趣
上傳時間： 2022-07-23
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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)1800題.rar 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)源代碼.7z 168個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)源代碼和習(xí)題集.rar C語言快速排序算法.doc 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)講義 清華大學(xué).rar 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).doc 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)各種算法實現(xiàn)(C++模板).doc 清華大學(xué)嚴(yán)蔚敏編著《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(c語言版)》.rar 基于_C++數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法演示系統(tǒng).doc C語言經(jīng)典算法100例.doc 2012計算機(jī)考研大綱解析之?dāng)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu).doc 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析_C++版答案.doc c++數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 練習(xí)代碼.rar C++數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)原理與經(jīng)典問題求解（源代碼）.rar 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法綜合資料庫.CHM 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析C++描述第三版 PDF 包含(答案) .7z 大話設(shè)計模式源代碼.rar 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)源代碼.chm 清華 殷人昆C++數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課件.rar 嚴(yán)蔚敏《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》的全部代碼實現(xiàn)（C語言）.rar 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)很好資料含PPT動畫以及習(xí)題.zip 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)習(xí)題解析-面向?qū)ο蠓椒ê虲++語言描述-殷人昆.doc 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)C++算法.doc 算法導(dǎo)論 第三版英文版 有索引.pdf 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)習(xí)課件.rar 計算機(jī)科學(xué)中最重要的32個算法.doc 大話數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)源碼(PlayWithDataStructureSourceCode).rar C++數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課件.rar 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課后習(xí)題答案.doc 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法解析(2008版).rar 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法演示.rar 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（C語言版）順序隊列(完整可運行程序).rar 算法導(dǎo)論.rar 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析C語言描述源碼.zip C++數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)源代碼.rar
上傳時間： 2013-06-01
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matlab數(shù)學(xué)建模算法全收錄 超清書簽版
標(biāo)簽： matlab 數(shù)學(xué)建模 收錄 算法
上傳時間： 2013-05-15
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視頻圖像格式轉(zhuǎn)換芯片的算法研究
標(biāo)簽： 視頻圖像 格式轉(zhuǎn)換 芯片 算法研究
上傳時間： 2013-05-25
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精通：VISUAL C++指紋模式識別系統(tǒng)算法及實現(xiàn)_0
上傳時間： 2013-06-01
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