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多<b>模型算法</b>

  • 设有两个周期性的实时任务A和B

    设有两个周期性的实时任务A和B,任务A要求每20ms执行一次,执行时间为10ms 任务B要求每50ms执行一次,执行时间为25ms 试编一调度程序按最小松弛度优先算法对这两个任务进行调度并输出每次调度时被调入运行任务的状态: (任务名,所处周期数,调度时刻,运行持续时间)。

    标签: 周期

    上传时间: 2013-12-25

    上传用户:924484786

  • 大学生论文管理系统。 大学生论文管理系统是学校等机构在自己的局域网上搭建的B/S结构办公平台

    大学生论文管理系统。 大学生论文管理系统是学校等机构在自己的局域网上搭建的B/S结构办公平台,用户打开浏览器即可方便快捷地使用该系统,进行论文的发布、管理和查阅工作。本章根据大学中的实际需求,介绍一个完整的学生论文管理系统从设计到实现的方法。 采用MySQL作为后台数据库,采用标准MVC三层架构(JSP-JavaBean-Servlet)开发模式。通过这种设计模型把应用逻辑,处理过程和显示逻辑分成不同的组件实现,这些组件可以进行交互和重用。

    标签: 大学生 论文 管理系统 机构

    上传时间: 2013-12-19

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  • 设B是一个n×n棋盘

    设B是一个n×n棋盘,n=2k,(k=1,2,3,…)。用分治法设计一个算法,使得:用若干个L型条块可以覆盖住B的除一个特殊方格外的所有方格。其中,一个L型条块可以覆盖3个方格。且任意两个L型条块不能重叠覆盖棋盘。

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    上传时间: 2013-12-19

    上传用户:xc216

  • 给你A,B两个字符串

    给你A,B两个字符串,检查B串是否是A串的子串,类似于Java的String.indexOf("")。找到匹配失败时的最合适的回退位置,而不是简单的回退到子串的第一个字符(常规的枚举查找方式,是简单的回退到子串的第一个字符,KMP算法的性能分析Java实现实例)*此仅供大家参考、交流,希望对大家有所帮助!

    标签: 字符串

    上传时间: 2017-05-20

    上传用户:498732662

  • C/S(Client/Server,客户端/服务器)结构和 B/S(Browser/Server

    C/S(Client/Server,客户端/服务器)结构和 B/S(Browser/Server,浏览 器/服务器)结构是大家熟知的也是现在市面上使用最多的两种软件 体系结构。随着信息技术与网络技术的发展,WEB技术的日益成熟, C/S结构有逐渐被 B/S结构取代的趋势。

    标签: Server Browser Client 服务器

    上传时间: 2014-01-21

    上传用户:zsjinju

  • 基于模糊聚类分析与模型识别的微电网多目标优化方法

    在微电网调度过程中综合考虑经济、环境、蓄电池的 循环电量,建立多目标优化数学模型。针对传统多目标粒子 群算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO) 的不足,提出引入模糊聚类分析的多目标粒子群算法 (multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering,FCMOPSO),在迭代过程中引入模糊聚 类分析来寻找每代的集群最优解。与 MOPSO 相比, FCMOPSO 增强了算法的稳定性与全局搜索能力,同时使优 化结果中 Pareto 前沿分布更均匀。在求得 Pareto 最优解集 后,再根据各目标的重要程度,用模糊模型识别从最优解集 中找出不同情况下的最优方案。最后以一欧洲典型微电网为 例,验证算法的有效性和可行性。

    标签: 模糊 模型识别 微电网 多目标优化 聚类分析

    上传时间: 2019-11-11

    上传用户:Dr.赵劲帅

  • 智能机器人仿真系统设计

    摘要: 智能机器人仿真系统,由于智能机器人受到自身多传感器信息融合和控制多样性等因素的影响,仿真系统设计主要都 是以数学建模的形式化仿真为主,无法实现数学建模与场景实现协调仿真。为此,首先分析两轮移动机器人数学运动模型, 然后设计与机器人控制系统相关的传感器数据采集分析、机器人智能自动控制和人工控制等模块,以实现机器人控制的真 实场景。仿真系统利用 LabVIEW 设计控制界面,并结合 Robotics 工具包的建模、计算和控制功能。仿真结果表明设计的平 台更适合教学和实验室研究,并可为实际的物理过程提供数据参考和决策建议。 关键词: 机器人; 虚拟; 系统仿真 中图分类号: TP242 文献标识码: B1 引言 随着测控技术的发展,虚拟仪器技术已成为工业控制和 自动化测试等领域的新生力量[1]。而机器人作为一种新型 的生产工具,应用范围已经越来越广泛,几乎渗透到各个领 域,是一项多学科理论与技术集成的机电一体化技术。目前 机器人仿真系统主要集中在复杂的机器人数学模型构建与 形式化仿真,无法实现分析机器人运动控制的静态和动态特 性,更加无法实现控制的真实场景[2]。为了改善专业控制软 件在硬件开发周期较长的缺点,本文拟建立一个基于通用软 件的实时仿真和控制平台,以更适合教学和实验室研究。本 文以通用仿真软件 LabVIEW 和 Robotics [3]为实时仿真与控 制平台,采用 LabVIEW 搭建控制界面,利用 Robotics 在后台 进行系统模型和优化控制算法计算,使其完成机器人控制系 统应有的静态和动态性能分析,不同环境下传感器变化模拟 显示以及目标路径形成等功能。 2 系统构成 仿真系统的构成主要包括了仿真界面、主控制界面、障 碍检测、智能控制和人工控制模块。其中主要对人工控制和 智能控制进行程序设计。仿真运行时,障碍检测一直存在, 主要是为了在智能控制模式下的智能决策提供原始数据。 在人工控制模式下,障碍检测依然存在,只不过对机器人行 动不产生影响,目的是把环境信息直观

    标签: 智能机器人

    上传时间: 2022-03-11

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  • 非线性系统多模型自适应控制研究

    1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统,提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先,将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围,在此基础上,建立自适应模型来提高系统性能;针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后,针对每个子模型设计相应的擅制器。最后,设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明,所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统,提出子一种基才聚类方法和神经网络的MMAC方法,首先,采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理,再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上,建立两个白适应模型来提高系统响应速度和控制品质,建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后,分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后,采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换,并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明,所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题,使得系统具有良好的控制品质3.针对MMAC方法中的模型库优化问题,考虑系统实际运行数据,提出了种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模,并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明,所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。关键词:非线性系统;多模型方法;自适应控制;模糊聚类;神经网络

    标签: 自适应控制

    上传时间: 2022-03-11

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  • VK2C21一款存储器映射和多功能抗干扰LCD 控制 / 驱动显示芯片:VK2C21A/B/C/D

    产品型号:VK2C21A/B/C/D 产品品牌:VINKA/永嘉微/永嘉微电 封装形式:SOP28/24/20/16 裸片:DICE(邦定COB)/COG(邦定玻璃用) 产品年份:新年份 联 系 人:许硕  原厂直销,工程服务,技术支持,价格最具优势! VK2C21A/B/C/D概述: VK2C21是一个点阵式存储映射的LCD驱动器,可支持最大80点(20SEGx4COM)或者最大128点(16SEGx8COM)的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据,也可通过指令进入省电模式。其高抗干扰,低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。 特点: ★  工作电压 2.4-5.5V ★  内置32 kHz RC振荡器 ★  偏置电压(BIAS)可配置为1/3、1/4 ★  COM周期(DUTY)可配置为1/4、1/8 ★  内置显示RAM为20x4位、16x8位 ★  帧频可配置为80Hz、160Hz ★  省电模式(通过关显示和关振荡器进入)

    标签: 21 VK2C C21 LCD VK2 VK 2C 存储器 多功能 映射

    上传时间: 2022-04-08

    上传用户:2937735731

  • NTC计算公式 温度公式B值计算法

    描述了NTC使用B值计算出实际温度与输出的电压之间的关系。

    标签: ntc计算

    上传时间: 2022-06-15

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