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上傳時間： 2016-10-18
上傳用戶：frank1234
windows 環(huán)境下的所有報行指令, 如winver 檢查Windows版本 wmimgmt.msc 打開Windows管理體系結(jié)構(gòu)(wmi) wupdmgr Windows更新程序 wscript Windows腳本宿主設(shè)置 write 寫字板 等等...其它的指令瑪
標簽： Windows windows wmimgmt wupdmgr
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：225588
給定n個節(jié)點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數(shù)值yi=f[xi],用拋物插值公式計算指定插值點t處的函數(shù)近似值z=f[t]
上傳時間： 2017-03-10
上傳用戶：chfanjiang
給定n個節(jié)點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數(shù)值yi=f[xi],用連分式插值法計算指定插值點t處的函數(shù)近似值z=f[t]
上傳時間： 2014-01-10
上傳用戶：zycidjl
給定n個節(jié)點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數(shù)值yi=[xi]以及一屆倒數(shù)值yi =f [xi],用埃爾米特插值公式計算指定插值點t處的函數(shù)近似值z=f[t]
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：CHINA526
智 能 決 策 系 統(tǒng) 開 發(fā) 平 臺IDSDP 計算所智能計算機科學開放實驗室
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：colinal
I. C. Wong, Z. Shen, J. G. Andrews, and B. L. Evans, ``A Low Complexity Algorithm for Proportional Resource Allocation in OFDMA Systems , Proc. IEEE Int. Work. Signal Processing Systems, 針對這篇文章給出的源代碼
上傳時間： 2014-01-24
上傳用戶：zhichenglu
本系統(tǒng)就是充分利用了8051和8255芯片的I/O引腳。系統(tǒng)統(tǒng)采用MSC-51系列單片機Intel8051和可編程并行I/O接口芯片8255A為中心器件來設(shè)計交通燈控制器，實現(xiàn)了能根據(jù)實際車流量通過8031芯片的P1口設(shè)置紅、綠燈燃亮時間的功能；紅綠燈循環(huán)點亮，倒計時剩5秒時黃燈閃爍警示（交通燈信號通過PA口輸出，顯示時間直接通過8255的PC口輸出至雙位數(shù)碼管）；車輛闖紅燈報警；綠燈時間可檢測車流量并可通過雙位數(shù)碼管顯示。
上傳時間： 2017-07-17
上傳用戶：chenjjer
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機器人導航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境感知中的應(yīng) 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(luò)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(luò)是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，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(luò) 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(luò)輸入，神經(jīng)嘲絡(luò)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(luò)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(yīng)的權(quán)值 ；a(∽ 謂整系 數(shù) ； (『l網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(luò)節(jié)點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應(yīng)該采用較少的網(wǎng)絡(luò) 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(luò)表示環(huán)境是一個新的方法。由 于網(wǎng)絡(luò)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(shù)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(luò)技術(shù)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(luò)在局部路徑規(guī)射中的應(yīng) 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(luò) 智能機器人 導航
上傳時間： 2022-02-12
上傳用戶：qingfengchizhu
基于紅外技術(shù)的智能機器人控制系統(tǒng)基于紅外技術(shù)、單片機技術(shù)等完成 了智能機器人控制 系統(tǒng)的設(shè)計。該機器人實現(xiàn) 了步行、跟蹤、避 障 、 步伐調(diào) 整 、語 音 、聲控 、液 晶 顯示 、地 面探 測 等功 能 。 紅外技 術(shù) 智 能機 器人 控制 系統(tǒng) 隨著政 治格 局 、 戰(zhàn)爭形 式 的 變化 ，在 偵察 、戰(zhàn) 場攻擊 、反恐 防爆 等軍 事領(lǐng) 域 {冉}要 大量 無人 作戰(zhàn) 機 器人 ；人 類探 索太 空 、建設(shè) 航 天站 、搶 險救 災(zāi)等 不 適合 由人 來承擔 的任務(wù) 的增 加 ，也 {冉}要 機器 人代 替 人類執(zhí) 行 任務(wù) 。 同時， 新 的需 求和任 務(wù) 也對 機器 人 的 性能 提 出 了更 高 的要 求 。 由于 紅 外線 有較 強 的 穿透 能 力和 抗 干 擾 能 力， 不易散 射 且不 易 引起 串干擾 。本 設(shè)計 基 于紅 外技 術(shù) 完 成 智 能機 器 人 控 制 系 統(tǒng) 的 設(shè) 計 ， 主 要 實現(xiàn) 了 步 行 、跟蹤 、避 障 、步伐 調(diào)整 、語 音 、聲 控 、液 晶顯 示 、地 面探 測 8個 功能 ，在 遇到 外界 條件 發(fā)生 變化 時， 該機 器人 將采 取不 同 的措 施對 待， 能較 好地 表 現(xiàn) 出該 機器 人 的 簡單 思 考 能 力 。 1智能機器人說明 1．1功能簡介機系統(tǒng)框圖 機 器人 控 制系 統(tǒng)框 圖如 圖 1。 耦，P3，0～P3．5接 ISD語音芯片， P3，O~P3．5接 ISD語 音 芯 片 。 該機器人 采用 2片 AT89C51來控制，一 片用于 整個 系統(tǒng)的控制， 一片僅 用于驅(qū)動 液晶屏 1602的控 制 ，它 們之 間通過 I／O 121通 訊， 以實現(xiàn) 兩片單 片機 工 作 的協(xié)
上傳時間： 2022-02-13
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