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  1. ROBOT

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  2. 该文详细分析了履带式机器人的受力特点, 提出了一种适于进行控制器设计的履带机器人模型, 并在此基础上, 按照反馈线性化的思想, 提出了一种履带式机器人稳定路径跟踪控制器的设计方法, 同时给出了方法的非奇异条件。该文提出的控制系统模型和路径跟踪方法, 为履带式机器人控制系统设计提供了理论依据。
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:270kb
    • 提供者:
  1. projectionsGray

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  2. 灰色预测模型称为CM模型,G为grey的第一个字母,M为model的第一个字母。GM(1,1)表示一阶的,一个变量的微分方程型预测模型。GM(1,1)是一阶单序列的线性动态模型,主要用于时间序列预测。 一、GM(1,1)建模 设有数列 共有 个观察值 对 作累加生成,得到新的数列 灰色理论与模型及在车辆拥有量预测中的应用 灰色神经网络交通事故预测比较 灰色系统(第三版)-projections Gray (No. Third Edition)
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-23
    • 文件大小:112.25kb
    • 提供者:fyh
  1. invertedpendulum

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  2. 倒立摆是一种复杂、时变、非线性、强耦合、自然不稳定的高阶系统,许多抽象的控制理论概念都可以通过倒立摆实验直观的表现出来。基于人工神经网络BP算法的倒立摆小车实验仿真训练模型,其倒立摆BP网络为4输入3层结构。输入层分别为小车的位移和速度、摆杆偏离铅垂线的角度和角速度。隐含层单元数16个。输出层设置为1个输出单元。输入层采用Tansig函数,隐含层采用Logsig函数,输出层采用Purelin函数。用Matlab 6.5数值计算软件对模型进行学习训练,并与线性反馈控制逻辑算法对比,表明倒立摆控制B
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:211.94kb
    • 提供者:月到风来AA
  1. patternRecognition

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  2. 这系列课件系统地讲述了模式识别的基本理论和基本方法。内容涵盖了贝叶斯决策、概率密度函数的估计、线性判别函数、邻近法则、特征的选择和提取、非监督学习、神经网络、模糊模式识别等。-This series of courseware on a pattern recognition system to the basic theory and basic methods. Covers the Bayesian decision-making, the estimated probability de
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-31
    • 文件大小:13.11mb
    • 提供者:yrw
  1. On-State-Feedback-Control

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  2. 状态反馈控制混沌系统 利用一种简单的线性状态反馈方法控制混沌运动 ,引导混沌系统稳定到失稳的平衡点或 周期轨道上 ,用劳斯2胡尔维茨稳定判据判定受控系统在平衡点处参数的取值范围 ,同时使用广义 Hamilton 系统理论的 Melnikov 方法分析受控系统的周期解. 通过对典型的混沌系统进行数值仿 真 ,证实了该控制方法的有效性.- A Linear state feedback control technique is used to guide the typical ch
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:348.3kb
    • 提供者:
  1. ILmethod

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  2. 迭代学习理论,迭代学习法控制机器人.比如机械臂轨迹控制,线性时变连续系统迭代学习-iteration learning method to control robot
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:56.99kb
    • 提供者:张智军
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