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matlab智能<b>算法分析</b>30案例

  • 基于XML-J2EE、C/S与B/S混合结构的电子商务智能管理信息系统应用研究

    基于XML-J2EE、C/S与B/S混合结构的电子商务智能管理信息系统应用研究

    标签: J2EE XML 电子商务 智能管理

    上传时间: 2017-07-22

    上传用户:1427796291

  • 这是关于智能天线的自适应算法的MATLAB代码

    这是关于智能天线的自适应算法的MATLAB代码

    标签: MATLAB 智能天线 代码 自适应算法

    上传时间: 2014-01-06

    上传用户:epson850

  • 基于 Ma t l a b语言的遗传算法工具箱支持二进制和浮点数编码方式

    基于 Ma t l a b语言的遗传算法工具箱支持二进制和浮点数编码方式, 并且提供了多种选择、 交叉、 变异的方法。 通过具体实例对 Ma t l a b的遗传 算法工具箱的用法进行 了说 明介绍.

    标签: Ma 语言 算法 工具箱

    上传时间: 2017-09-05

    上传用户:671145514

  • 《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据

    《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据

    标签: 《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据

    上传时间: 2015-07-16

    上传用户:ninsjkdkjh

  • MATLAB 神经网络43个案例分析源代码

    书籍MATLAB 神经网络43个案例分析源代码

    标签: 神经网络 MATLAB 案例

    上传时间: 2016-04-09

    上传用户:8864

  • MATLAB高效编程技巧与应用:25个案例分析

    MATLAB高效编程技巧与应用:25个案例分析

    标签: MATLAB 编程技巧 案例分析

    上传时间: 2017-12-12

    上传用户:wxloyj

  • 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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  • 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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  • 基于遗传算法的BP神经网络的优化研究及MATLAB仿真

    随着人类社会的进步,科学技术的发展日新月异,模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展。经过半个多世纪的发展,人工神经网络在计算机科学,人工智能,智能控制等方面得到了广泛的应用。当代社会是一个讲究效率的社会,科技更新领域也是如此。在人工神经网络研究领域,算法的优化显得尤为重要,对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型,对于解决非线性复杂问题具有重要的意义。但是BP神经网络有其自身的一些不足(收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题),在解决某些现实问题的时候显得力不从心。针对这个问题,本文利用遗传算法的并行全局搜索的优势,能够弥补BP网络的不足,为解决大规模复杂问题提供了广阔的前景。本文将遗传算法与BP网络有机地结合起来,提出了一种新的网络结构,在稳定性、学习性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的,本文首先设计了BP神经网络结构,在此基础上,应用遗传算法进行优化,达到了加快收敛速度和全局寻优的效果。本文借助MATLAB平台,对算法的优化内容进行了仿真实验,得出的效果也符合期望值,实现了对BP算法优化的目的。关键词:生物神经网络:人工神经网络;BP网络;遗传算法;仿真随着电子计算机的问世及发展,人们试图去了解人的大脑,进而构造具有人类思维的智能计算机。在具有人脑逻辑推理延伸能力的计算机战胜人类棋手的同时,引发了人们对模拟人脑信息处理的人工神经网络的研究。1.1研究背景人工神经网络(Artificial Noural Networks,ANN)(注:简称为神经网络),是一种数学算法模型,能够对信息进行分布式处理,它模仿了动物的神经网络,是对动物神经网络的一种具体描述。这种网络依赖系统的复杂程度,通过调节内部大量节点之间的关系,最终实现信息处理的目的。人工神经网络可以通过对输入输出数据的分析学习,掌握输入与输出之间的潜在规则,能够对新数据进行分析计算,推算出输出结果,因为人工神经网络具有自适应和自学习的特性,这种学习适应的过程被称为“训练"。

    标签: 遗传算法 bp神经网络 matlab

    上传时间: 2022-06-16

    上传用户:jiabin

  • 随机森林matlab工具箱,MATLAB神经网络43个案例分析

    matlab随机森林工具箱,来自MATLAB神经网络43个案例分析

    标签: matlab 神经网络

    上传时间: 2022-06-24

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