淋浴器温度控制调节采用MAT LAB 的附加组件Simulink, 仿真系 统的框图如图1 所示。图中的虚线为模糊控制器, 作为二维模糊控制器机构以水的温度偏差temp 和 流量偏差f low 为输入量, 采用模糊推理方法对水 的温度偏差和流量偏差进行整定, 用来确定冷水阀 门和热水阀门的开口大小cold 和hot 以便控制冷 热水的流量, 构成2 输入2 输出的一阶模糊控制系 统; 模糊推理与去模糊化采用MIN - MAX 法及重 心法, 并用MA TLAB 模糊推理工具箱来编辑模糊 控制器。 图1
上传时间： 2018-10-12
上传用户：一只虫虫
先对每一列做FFT，在对每一行做FFT。是用传统的傅里叶变换，对于初学者有较好的理解
标签： 二维傅里叶变换
上传时间： 2018-11-19
上传用户：zhangshengen
针对飞秒激光微纳加工技术中激光与加工样品相对运动的控制、聚焦光斑能量的控制中存在的问题，提出一种基于硅基液晶空间光调制器动态加载计算全息图同时控制焦点位置和能量的新型加工方法。该方法通过加载叠加闪耀光栅的全息图，控制单点运动来扫描加工二维结构，无需平台移动。进一步控制全息图的挖空区域，可以调制入射光斑的能量，进而控制被加工点阵的形貌。利用这一加工效应，成功实现各种可控环状结构的加工，并在光学显微镜下测试达到相应效果，证明这种加工方法在飞秒激光微纳加工领域具有可行性。
上传时间： 2019-02-22
上传用户：yuchen1019
采用C语言编写，易于上手，采用d2q9模型
上传时间： 2019-06-06
上传用户：ILKW
解决m*n的二维数组按螺旋方式排列按顺序排列到一维数组zhong
上传时间： 2020-02-25
上传用户：我的心是真的
动态规划算法，寻找一条路径得到的值最大，用二维矩阵存储数据
上传时间： 2021-06-12
上传用户：FlowMaple
30个数学建模智能算法及MATLAB程序代码:chapter10基于粒子群算法的多目标搜索算法.rarchapter11基于多层编码遗传算法的车间调度算法.rarchapter12免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用 .rarchapter13粒子群优化算法的寻优算法.rarchapter14基于粒子群算法的PID控制器优化设计.rarchapter15基于混合粒子群算法的TSP搜索算法 .rarchapter16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法.rarchapter17基于PSO工具箱的函数优化算法.rarchapter18鱼群算法函数寻优.rarchapter19基于模拟退火算法的TSP算法.rarchapter1遗传算法工具箱.rarchapter20基于遗传模拟退火算法的聚类算法.rarchapter21模拟退火算法工具箱及应用.rarchapter22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化 .rarchapter23基于蚁群算法的二维路径规划算法.rarchapter24 基于蚁群算法的三维路径规划算法.rarchapter25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测.rarchapter26.rarchapter27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别.rarchapter28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断 .rarchapter29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测.rarchapter2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 .rarchapter30极限学习机的回归拟合及分类.rarchapter3基于遗传算法的BP神经网络优化算法 .rarchapter4sa_tsp.rarchapter5基于遗传算法的LQR控制器优化设计.rarchapter6遗传算法工具箱详解及应用 .rarchapter7多种群遗传算法的函数优化算法.rarchapter8基于量子遗传算法的函数寻优算法 .rarchapter9基于遗传算法的多目标优化算法.rar
上传时间： 2021-11-28
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神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究1神经网络在环境感知中的应 用 对环境 的感 知 ，环境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 环境中的障碍物的几何形状是不确定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用册格法表示范围较大的工作环境，在满足 精度要求 的情况下，必定要占用大量的内存，并且采用栅 格法进行路径规划，其计算量是相当大的。Kohon~n自组织 神经瞬络为机器人对未知环境的蒜知提供了一条途径。 Kohone~冲经网络是一十自组织神经网络，其学习的结 果能体现出输入样本的分布情况，从而对输入样本实现数 据压缩 。基于 网络 的这些特 性，可采 用K0h0n曲 神经元 的 权向量来表示 自由空间，其方法是在 自由空间中随机地选 取坐标点xltl【可由传感器获得】作为网络输入，神经嘲络通 过对大量的输八样本的学习，其神经元就会体现出一定的 分布形 式 学习过程如下：开 始时网络的权值随机地赋值 ， 其后接下式进行学 习： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神经元 1在t时刻对 应的权值 ；a(∽ 谓整系 数 ； (『l网络的输八矢量；Ⅳ()：学习的 I域。每个神经元能最 大限度 地表示一 定 的自由空间 。神经 元权 向量的最 小生成 树可以表示出自由空问的基本框架。网络学习的邻域 (，) 可 以动 态地 定义 成矩形 、多边 形 。神经 元数量 的选取取 决 于环境 的复杂度 ，如果神 经元 的数量 太少 ．它们就 不能 覆 盖整十空间，结果会导致节点穿过障碍物区域 如果节点 妁数量太大 ．节点就会表示更多的区域，也就得不到距障 碍物的最大距离。在这种情况下，节点是对整个 自由空间 的学 习，而不是 学习最 小框架空 间 。节 点的数 量可 以动态 地定义，在每个学习阶段的结柬．机器人会检查所有的路 径．如检铡刊路径上有障碍物 ，就意味着没有足够的节点 来 覆盖整 十 自由窑 间，需要增加 网络节点来 重新学 习 所 138一 以为了收敛于最小框架表示 ，应该采用较少的网络 节点升 始学习，逐步增加其数量。这种方法比较适台对拥挤的'E{= 境的学习，自由空间教小，就可用线段表示；若自由空问 较大，就需要由二维结构表示 。 采用Kohonen~冲经阿络表示环境是一个新的方法。由 于网络的并行结构，可在较短的时间内进行大量的计算。并 且不需要了解障碍物的过细信息．如形状、位置等 通过 学习可用树结构表示自由空问的基本框架，起、终点问路 径 可利用树的遍 历技术报容易地被找到 在机器人对环境的感知的过程中，可采用人】：神经嘲 络技术对 多传 感器的信息进 行融台 。由于单个传感器仅能 提 供部分不 完全 的环境信息 ，因此只有秉 甩 多种传感器 才 能提高机器凡的感知能力。 2 神经 网络在局部路径规射中的应 用 局部路径 规删足称动吝避碰 规划 ，足以全局规荆为指 导 利用在线得到的局部环境信息，在尽可能短的时问内
上传时间： 2022-02-12
上传用户：qingfengchizhu
哈尔滨工业大学出版社1999年出版阐述SAR和ISAR二维成像的基本理论与技术，信号处理基础等
标签： 雷达
上传时间： 2022-03-03
上传用户：fliang
Ansoft HFSS软件是应用有限元方法的原理来编制的，深入的了解有限元方法的理论基础，及其在电磁场与微波技术领域的应用原理，对于我们灵活、准确地使用Ansoft HFSS软件来解决实际工程问题能够提供帮助。这一部分教材的内容就是在结合 Ansoft HFSS软件中涉及到的有限元技术，力争在最小的篇幅和最短的时间里为学员建立理论结合实际的有限元方法的基本概念。有限元方法是近似求解数理边值问题的一种数值技术，大约有40年的历史。他首先在本世纪40年代被提出在50年用于飞机的设计。在六七十年代被引进到电磁场问题的求解中。电磁场的边值问题和很多的物理系统中的数学模型中的边值问题一样，都可以用区域Ω内的控制微分方程（电磁场问题中可以是泊松方程、标量波动方程和矢量波动方程等）和包围区域的边界厂上的边界条件（可以是第一类的 Dirichlet条件和第二类的 NEumann条件或者是阻抗和辐射边界条件等）来定义。微分方程可表为从上一小节的内容我们可以看到电磁场边值问题变分解法的这样的两个特点：（1）变分问题已经将原来电磁场边值问题的严格求解变为求解在泛函意思下的弱解，这个解可以和原来的解式不一样的。（2）在电磁场边值问题的变分方法中，展开函数（也可成为试探函数）是由定义在全域上的一组基函数组成，这种组合必须能够表示真实解，也必须满足适当的边界条件，这对于二维、三维问题是非常困难的。
标签： Ansoft
上传时间： 2022-03-12
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