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相關信號源的MUSIC估計，采用前向平滑算法
標簽： MUSIC 信號源
上傳時間： 2014-01-27
上傳用戶：hasan2015
一個很好用的自適應人工神經網絡模型庫，包括ADALINE/RBF/多層前向等，另外內含Demo，更易上手
標簽： 人工神經網絡 模型庫
上傳時間： 2014-12-22
上傳用戶：gonuiln
詳細介紹了hmm算法的原理，及相關的前向算法后向算法，viterbi算法，講解詳細，很好
標簽： hmm 詳細介紹 算法
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：lz4v4
兩本神經網絡方面的經典電子書 人工神經網絡導論.pdf 人工神經網絡實用教程.pdf 神經網絡是智能控制技術的主要分支之一。本書的主要內容有：神經網絡的概念，神經網絡的分類與學習方法，前向神經網絡模型及其算法，改進的BP網絡及其控制、辨識建模，基于遺傳算法的神經網絡，基于模糊理論的神經網絡，RBF網絡及其在混沌背景下對微弱信號的測量與控制，反饋網絡，Hopfield網絡及其在字符識別中的應用，支持向量機及其故障診斷，小波神經網絡及其在控制與辨識中的應用。
標簽： 神經網絡 人工神經網絡 方面
上傳時間： 2017-01-12
上傳用戶：gxf2016
反向傳播算法也稱BP算法，是一種神經網絡學習的數學模型，解決多層前向神經網絡的權系數優化
標簽： 反向傳播 BP算法 算法
上傳時間： 2014-01-13
上傳用戶：wyc199288
本書介紹了UML語言的基礎知識以及UML在面向對象的軟件系統分析和設計中的應用，并通過實例講解了系統的面向對象分析與設計過程，以及如何用UML語言為系統建模。此外，還介紹了如何使用Rational Rose 2000中的前向工程和逆向工程。 本書結合了豐富的實例，通過實例啟發讀者如何將所學到的面向對象技術應用于軟件系統的分析、設計與開發中。 本書是一本內容全面的面向對象技術書籍。可作為軟件設計與開發人員的參考手冊，也可作為大專院校做面向對象分析與設計課程的教材使用。
標簽： UML 語言 基礎知識 中的應用
上傳時間： 2017-05-17
上傳用戶：tedo811
專家系統，實現動物識別的人工智能系統，前向后向匹配
標簽： 家
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：gundan
基于systemview的cdma仿真包含前向以及后向
標簽： cdma 仿真
上傳時間： 2017-03-27
上傳用戶：wangzhanwen
DVBS2fec短幀，編解碼全部程序，包括BCH，LDPC,交織等前向糾錯編解碼全部程序，仿真通過
標簽： dvbs2fec 解碼 matlab
上傳時間： 2022-05-01
上傳用戶：qdxqdxqdxqdx
雙足步行機器人（Biped Walking Robot）是一種仿人機器人，是移動式機器人領域中一類重要的仿生系統。雙足步行機器人作為一種移動式機器人，它與輪式，履帶式機器人相比有許多優點與優越性。由于雙足步行機器人的行走具有獨特的適應性和擬人性，其行走控制成為當今研究的熱點。步行運動模式與運動控制是影響雙足步行機器人技術進步的重要問題，也是雙足步行機器人成功而有效地實現穩定步行的理論基礎和技術關鍵。本文針對雙足步行機器人步行模式生成與步行控制相關問題進行了研究，并在虛擬現實的實驗環境中實現了機器人以給定步行模式的行走。取得的主要科研成果有：第一：基于平面倒立擺線性模型的雙足步行機器人步行運動模式生成。本文對雙足步行機器人的動力學模型進行了簡化，采用平面倒立擺的線性化模型作為雙足步行機器人步行模式生成的簡化模型。設計了基于倒立擺線性化模型步行模式生成算法，對雙足步行機器人前向行走，側向行走與拐彎行走的腰部重心位置軌跡與速度軌跡進行了規劃。對于雙足步行具有雙腳作支撐期的特點，本文采用了七次多項式插值，分兩階段對具有雙腳支撐期的步行運動的腰部運動軌跡進行規劃，實現了期望的運動模式。第二：基于小腦模型控制器的雙足步行機器人逆運動學控制系統。本文針對雙足步行機器人腿部逆模型求解問題，提出一種基于小腦模型連接控制網絡CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）的機器人逆運動學控制方法。機器人腿部正運動學模型采用Denavit-Hartenberg方法進行建模，在建立雙足步行機器人正運動學模型基礎上，設計了基于CMAC的控制系統。系統采用兩個CMAC直接控制機器人的腿部運動。兩個CMAC逆模型控制器分別逼近步行機器人支撐腿與擺動腿的逆模型，實現了對腰部運動軌跡的跟蹤控制。第三：基于虛擬現實環境的雙足步行機器人行走控制實驗。
標簽： 雙足步行機器人系統 運動控制
上傳時間： 2022-06-19
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