对于GSM相控阵无源雷达接收机获取的目标数据提出一种用最佳后验感知的神经网络进行处理的算法，在复杂的杂波及噪声背景下，相比于流行的卡尔曼滤波，提高了目标的检测跟踪精度，对促进GSM无源探测系统实用化具有重要意义。
上传时间： 2013-11-06
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单层感知器简单实验，用以实现多人表决系统
标签： 实验
上传时间： 2013-12-22
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汇编语言是我们理解整个计算机系统的最佳起点和最有效途径 人们经常认为汇编语言的应用范围很小，而忽视它的重要性。其实汇编语言对每一个希望学习计算机科学与技术的人来说都是非常重要的，是不能不学习的语言。 所有可编程计算机都向人们提供机器指令，通过机器指令人们能够使用机器的逻辑功能。 所有程序，不论用何种语言编制，都必须转成机器指令，运用机器的逻辑功能，其功能才能得以实现。 机器的逻辑功能，软件系统功能构筑其上，硬件系统功能运行于下。 汇编语言直接描述机器指令，比机器指令容易记忆和理解。通过学习和使用汇编语言，能够感知、体会、理解机器的逻辑功能，向上为理解各种软件系统的原理，打下技术理论基础；向下为掌握硬件系统的原理，打下实践应用基础。 学习汇编语言，向上可以理解软件，向下能够感知硬件，是我们理解整个计算机系统的最佳起点和最有效途径。
上传时间： 2017-01-28
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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
机器人是整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物，能实现环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能。机器人代表了科学技术的最高水平，在工业、农业、医学建筑业甚至军事等领域中均有重要用途]。宋健院士在国际自动控制联合会第14届大会报告中指出：“机器人学的进步和应用是20世纪自动控制最有说服力的成就，是当代最高意义上的自动化”2吗。现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般来说，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会（Robot Institute of America，RlA）于1979年给机器人的定义：一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统]。作为机器人研究领域的一个重要分支，双足机器人（Humanoid Robot）由于其广阔的应用空间一直是研究热点之一。所谓双足机器人，又称仿人机器人，是具有人形的机器人，是关节转动灵活，控制系统复杂，能完成高难度的动作的机器人。它是机械、自动控制技术、计算机技术、人工智能、微电子学、模式识别、通讯技术、传感器技术、仿生学等多学科和技术综合的结果，代表着一个国家高科技发展水平。研制与人类特征类似，具有人类智能、灵活性，并能与人类交流，不断适应环境的双足机器人一直是人类的努力的目标]。与传统机器人相比，双足机器人具有显著的优势，比一般机器人有更大的机动性、灵活性，同时也具有更广泛的应用领域。双足机器人的出现是控制科学、传感器技术、人工智能、材料科学等学科的技术进步，以及机器人使用范围的扩大和人类日常生活需要的产物。双足机器人在工农业生产、科学探测、军事侦察、生活服务与娱乐等很多方面都有广泛的应用前景。首先双足机器人在拓展人类的认知范围上发挥着重要作用，在外层空间、深海等人类尚不能到达的环境都有双足机器人的身影；其次双足机器人已经广泛应用在恶劣、危险条件下或其它不适合人类活动的环境中。双足机器人的迅速发展和广泛应用，对人类社会的生活和生产产生了深远的影响。也正是因为双足机器人的广泛的应用背景和商业价值，所以近年来，双足机器人成为机器人研究领域内的一个热点]。
上传时间： 2022-06-18
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信号与系统分析及MATLAB实现 超清书签版
上传时间： 2013-05-15
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MATLAB语言与自动控制系统设计
上传时间： 2013-05-15
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现代通信系统 MATLAB版 清晰书签版
上传时间： 2013-05-15
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《信号与系统》MATLAB教程
上传时间： 2013-05-15
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数字系统设计基础教程 PDF版
上传时间： 2013-05-17
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