源碼演示了如何讀取S.M.A.R.T硬盤信息的方法，并且將讀出的硬盤信息保存于一個INI文件中。
上傳時間： 2014-01-07
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混沌分析中互信息求延遲時間t的matlab程序，可以使用
上傳時間： 2013-12-07
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基于 Ma t l a b語言的遺傳算法工具箱支持二進制和浮點數(shù)編碼方式， 并且提供了多種選擇、 交叉、 變異的方法。 通過具體實例對 Ma t l a b的遺傳 算法工具箱的用法進行 了說 明介紹.
上傳時間： 2017-09-05
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m a t l a b 編 程 實 例！
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上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：skfreeman
國標類相關專輯 313冊 701MGB-T 2471-1995 電阻器和電容器優(yōu)先數(shù)系.pdf
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上傳時間： 2014-05-05
上傳用戶：時代將軍
國標類相關專輯 313冊 701MGB-T 11386-1989 信息處理 130mm 未記錄的硬扇段單面或雙面軟磁盤 尺寸、物理性能和磁性能.pdf
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上傳時間： 2014-05-05
上傳用戶：時代將軍
國標類相關專輯 313冊 701MGB-T 1526-1989 信息處理 數(shù)據(jù)流程圖、程序流程圖、系統(tǒng)流程圖、程序網(wǎng)絡圖和系統(tǒng)資源圖的文件編制符號及約定.pdf
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上傳時間： 2014-05-05
上傳用戶：時代將軍
國標類相關專輯 313冊 701MGB-T 13703-1992 信息處理 信息交換用軟磁盤盤卷和文卷結(jié)構(gòu).pdf
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上傳時間： 2014-05-05
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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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家 庭 總 線 是 智 能 家 居 實 現(xiàn) 的 重 要 基 礎 ． 是 住 宅 內(nèi) 部 的 神 經(jīng) 系 統(tǒng) ． 其 主 要 作 用 是 連 接 家 中的各 種 電子 、 電氣 設 備 ． 負責 將 家 庭 內(nèi) 的 各 種 通 信 設 備 ( 包 括 安 保 、 電話 、 家 電 、 視 聽 設 備 等 )連 接 在 一 起 ． 形 成 一 個 完 整 的家 庭 網(wǎng) 絡 。 日 本 是 較 早 推 動 智 能 家 居 發(fā) 展 的 國 家 之 一 ， 它 較 早 地 提 出 了 家庭 總線 系統(tǒng) (H O m e B u S S Y S t e m ， 簡稱H B S ) 的概念 ． 成 立 了 家庭 總線 (H B S )研 究會 ． 并 在 郵政省和 通 產(chǎn) 省 的指 導 下 組 成 了H B S 標 準委 員 會 ， 制定 了 日 本 的H B s 標 準 。 按 照 該 標 準 ， H B S 系統(tǒng) 由一 條 同 軸 電 纜 和 4 對 雙 絞 線 構(gòu) 成 ， 前 者 用 于 傳 輸 圖 像 信 息 ． 后者 用 于 傳輸語 音 、 數(shù)據(jù)及 控制信 號 。 各 類家用 設 備 與 電氣 設 備 均 按 一 定 方式 與H B S 相 連 ， 這 些 電氣設 備 既 可 以在 室 內(nèi)進 行 控制 ． 也 可 在異地 通 過 電話進行 遙 控 。 為適 應 大型 居住社 區(qū) 的需 要 ， 1 9 8 8 年年初 ， 日 本住 宅信息 化推進協(xié)會 又 推 出 了 超級 家庭總 線 (S u p e r H0 m e B u s S y s t e m ， 簡 稱S - H B S ) ， 它適 用 于 更 大 的范 圍 ． 因 為一 個S - H B s 系統(tǒng)可 掛接 數(shù)千個家庭 內(nèi)部 網(wǎng) 。 家庭 智能化要 求諸 多家 電和 網(wǎng)絡能夠彼此 相容 ． 總線協(xié) 議是 其精髓 所 在 ， 只 有接 E l 暢通 ， 家 電才能 “ 聽懂 ” 人 發(fā) 出的指令 ， 因此 總線標準 的物理 層 接 口 形 式 是 智能 家居 亟 待解決 的重 要 問題 之 一 。 目前 比 較成型 的總線標 準 協(xié) 議 主 要 是 美 國公 司 提 出 的 ， 包 括E c h e l o n 公 司 I)~L o n W o r k s 協(xié)議 、 電子 工 業(yè) 協(xié) 會 (E I A ) 的C E 總線協(xié) 議 (C EB u S ) 、 S m a r t Ho u s e L P 的智 能屋 協(xié) 議 和×一 1 0 公 司 的X 一 1 0 協(xié) 議等。 這 些 協(xié) 議 各 有 優(yōu) 劣 。
標簽： 智能家居
上傳時間： 2022-03-11
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