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混沌理論

  • C++學習視頻

    內容從數據結構的基本原 理到面向對象程序設計的方法。書內使用適應面極廣的C++語言。 1緒論;2基本數據類型;3抽象數據類型與類;4. 集合類;5棧與隊列;6.抽象運算符;7.類屬數據類型;8.類與動態 存儲;9鏈表;10遞歸;11樹;12繼承與抽象類;13先進的非線 性結構;14構建集合。

    標簽: c++學習視頻教程

    上傳時間: 2015-06-14

    上傳用戶:plancking

  • matlab

    很好的混沌分岔程序,彈簧振子系統的matlab程序,有相圖,分插圖時序圖等

    標簽: 仿真 模擬

    上傳時間: 2015-12-28

    上傳用戶:wangyunnan

  • 微分幾何(丘成桐)

    一本微分幾何的專業書籍,由數學大師丘成桐,孫理察編寫

    標簽: 微分幾何 丘成桐

    上傳時間: 2016-03-17

    上傳用戶:xzw12138

  • 多自動導引小車系統(AGVS)路徑規劃研究?(碩士論文)

    本文首先介紹 AGV 的結構組成及其系統組成,并對 AGV 控制系統中最主要的問題進行分析研究,闡述了導航小車的導引方法,并確定以激光導引作為研究對象;其次對單臺 AGV 路徑規劃優化技術進行研究,在建立電子地圖的基礎 之上,對 Dijkstra 算法進行改進和優化,通過縮小搜索范圍提高搜索效率,通過加入評價指標使得優化后的算法搜索到的路徑更適合實際運行,從而實現單 AGV 路徑規劃;然后針對多臺 AGVs 的無碰撞路徑規劃問題,采用與時間窗原 理相結合的預先規劃算法,并提出彈性時間窗的概念對于路徑連續且時間連續的情況可直接進行路徑規劃,對于路徑連續但時間不連續的情況,通過提供彈性時間窗方式以獲取更多可以被搜索的時間段;由于彈性時間窗的引入會使得在路徑規劃中在某些節點產生時間沖突,本文采用兩種策略來解決:1)重新搜索路徑,避開時間窗沖突的節點;2)通過速度調節平移時間窗,從而實現了基于先驗決策的 AGV 無碰撞路徑規劃。將改進的 Dijkstra 算法和時間窗相結合,按照優先級順序規劃各個 AGV 的路徑,通過檢測后續規劃路徑是否與已存在的規劃路徑發生空間和時間沖突,并調用優化算法和規避策略進行最優路徑的選擇,從而實現 AGV 的無碰撞路徑規劃;最后開發了 AGV 系統地面控制仿真系統平臺,對單臺和多臺 AGV 路徑規劃優化算法進行了仿真驗證,結果表明優化后的路徑規劃算法和沖突解決策略是可行的,為實際應用打下了一定基礎。 

    標簽: 多自動導引小車系統(AGVS)路徑規劃研究 ?智能算法

    上傳時間: 2016-04-01

    上傳用戶:五塊錢的油條

  • 基于 DSP開發系統設計與實現

    為了設計一個性能 穩 定 的 DSP 開 發 系 統, 利 用 TI公 司 最 新 推 出 的 TMS320F28335 作 為 微 處 理 器, 該 芯 片 為 32位浮點型 DSP。在采用浮點 DSP設計系統時, 不需要考慮處理的動態范圍和精度, 比定點 DSP 在軟件編寫方面 更 容 易, 更適合采用高級語言編程。

    標簽: 開發系統

    上傳時間: 2016-05-18

    上傳用戶:六千12345

  • 本科畢設論文打印、裝訂模板

    我理本科生畢業論文模板,各種格式要求,裝訂要求均在內

    標簽: 論文 打印 模板

    上傳時間: 2016-06-17

    上傳用戶:擺線木偶

  • 機器人操作的數學導論

    機器人操作的數學導論 原書名:A Mathematical Introduction To Robotic Manipula-tion 原著由美國CRC出版社于1994年出版。是關于機器人操作理論的一本專著。作者:[美]理查德.摩雷 [中]李澤湘 [美]夏恩卡.薩思特里 譯者:徐衛良 錢瑞明 本書在綜合大量的技術文獻資料基礎上,結合作者從事的研究工作,從數學角度系統地論述了機器人操作的運動學、動力學、控制及運動規劃。本書內容反映了近年來機器人領域的主要研究成果。本書共九章,包括緒論、剛體運動、機器人運動學、機器人動力學及控制、多指手運動學、機器人手的動力學及控制、機器人系統的非完整約束、非完整運動規劃和機器人操作的研究展望。第二章至第八章含有豐富的實例,并附有小結和大量的習題。本書可作為有關專業研究生的教材,也可供從事機器、自動控制等領域工作的科研和工程技術人員參考。

    標簽: 機器人 操作

    上傳時間: 2016-11-14

    上傳用戶:風塵尋真

  • 斯坦福大學機器學習課程原始講義

    本課程提供了一個廣泛的介紹機器學習、數據挖掘、統計模式識別的課程。主題包括: (一)監督學習(參數/ 非參數算法,支持向量機,核函數,神經網絡)。(二)無監督學習 (聚類,降維,推薦系統,深入學習推薦)。(三)在機器學習的最佳實踐(偏差/ 方差理 論;在機器學習和人工智能創新過程)。本課程還將使用大量的案例研究,您還將學習如何 運用學習算法構建智能機器人(感知,控制),文本的理解(W eb 搜 索,反垃圾郵件),計 算機視覺,醫療信息,音頻,數據挖掘,和其他領域。  本課程需要 1 0 周 共 1 8 節 課,

    標簽: 斯坦福 大學 機器學習 講義

    上傳時間: 2017-07-28

    上傳用戶:xiaoyuerer

  • liyapunov指數計算的matlab代碼

    用于計算混沌映射的liyapunov指數

    標簽: liyapunov matlab 計算 代碼

    上傳時間: 2018-02-14

    上傳用戶:schenken

  • SD8057鋰電池充電

    一款完整的單節鋰離子電池充電器,帶電池正負極反接保護,采用恒定電 流/恒定電壓線性控制。其 SOT 封裝與較少的外部元件數目使得 便攜式應用的理 想選擇。 可以適合 USB 電源和適配器電源工作

    標簽: 8057 SD 鋰電池充電

    上傳時間: 2018-03-30

    上傳用戶:pengwenlong

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