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優(yōu)化模型

演化計算是基于隨即搜索的新算法；它的技術(shù)模型源于自然的演化。下面是一個例子

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針對視覺伺服機(jī)器人手眼定位問題,采用非線性系統(tǒng)理論中的無源化方法,在不需要物體的深度精確值、幾何模型及單應(yīng)性矩陣的計算情況下,設(shè)計了攝像機(jī)的平移和旋轉(zhuǎn)速度,同時使用自適應(yīng)控制方法對深度進(jìn)行估計

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兩篇關(guān)于模型簡化的博士論文

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本程序很多東西都可以在數(shù)據(jù)段配置可配置方塊大小,顏色,界面位置,使用的按鍵,每個方塊模型形狀可配置每個方塊模型變化后的形狀,每個方塊模型出現(xiàn)的概率可配置自動下落的觸發(fā)間隔,都是在數(shù)據(jù)

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一種適于計算機(jī)軟件化實現(xiàn)的鎖相環(huán)數(shù)學(xué)模型,分析不同參數(shù)對鎖相環(huán)捕獲和跟蹤性能的影響,得出不同情況下參數(shù)設(shè)定的基本準(zhǔn)則。

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DLA模型——垂直演化直線干預(yù)

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本文旨在設(shè)計電梯控制的優(yōu)化調(diào)度模型。前期準(zhǔn)備階段通過對第一課室大樓電梯的運(yùn)行情況和學(xué)生使用電梯的情況進(jìn)行測量、調(diào)查研究

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ANUDEM ----專業(yè)化數(shù)字高程模型插值軟件

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感知器（Perceptron) 單層感知器神經(jīng)元模型圖,我們可以看出感知器的基本功能是將輸入矢量轉(zhuǎn)化成0或1的輸出。這一功能可以通過在輸入矢量空間里的作圖來加以解釋。

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摘要：本文研究了基于小世界結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)想記憶模型。網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)存儲模式的行為其實是無序參數(shù)為一有限值時的相位變化。越是規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)越是難以恢復(fù)記憶模式

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