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标签： 神经网络
上传时间： 2021-10-22
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标签： 神经网络
上传时间： 2021-11-16
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本文是对三相逆变器的预测控制的原理进行介绍
上传时间： 2021-12-05
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标签： 无人驾驶
上传时间： 2022-05-09
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由于自校正控制器在实际中的广泛运用，其缺点日益明显，主要体现在变阶次、变时延和变参数的系统中，因此研制具有较强的鲁棒性的控制器在实际运用中非常有用。Clark等人提出的广义预测控制自校正控制器是一种基于参数模型的预测控制算法，它采用了时段优化性能指标，结合辨识和自校正机制，从而克服自校正控制中存在的缺点，具有较强的鲁棒性。
上传时间： 2014-01-25
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一、 一元三次回归方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型为Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系数数组，存放顺序与模型系数相反，即该数组中系数的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系数存放均与此相同（多元线性回归方程除外）。 public override double forecast(double x) 预测函数，根据模型得到预测结果 public override double computeR2() 计算相关系数（决定系数），系数越接近1，数据越满足该模型。
标签： CubicMultinomialRegress override public double
上传时间： 2015-11-25
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对数回归方程 LogarithmRegress.cs 方程模型为 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系数数组，存放顺序与模型系数相反，即该数组中系数的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 预测函数，根据模型得到预测结果。 public override double computeR2() 计算相关系数（决定系数），系数越接近1，数据越满足该模型。
标签： LogarithmRegress buildFormula override public
上传时间： 2014-01-23
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1） A道和B道上均有车辆要求通过时，A、B道轮流放行。A道放行5分钟（调试时改为5秒钟），B道放行4分钟（调试时改为4秒钟）。 2） 一道有车而另一道无车（实验时用开关K0和K1控制），交通灯控制系统能立即让有车道放行。 3） 有紧急车辆要求通过时，系统要能禁止普通车辆通行，A、B道均为红灯，紧急车由K2开关模拟。 4） 绿灯转换为红灯时黄灯亮1秒钟。
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上传时间： 2013-12-19
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本课题选用光电传感器作为导向传感器，以设计出使用方便、价格低廉、引导精确、响应速度快的AGV工厂自动运货车为研究目的。 AGV是自动导引运输车（Automated Guided Vehicle）的英文缩写，是当今柔性制造系统(FMS)和自动化仓储系统中物流运输的有效手段。自动导引运输车系统的核心设备是自动导引运输车，作为一种无人驾驶工业搬运车辆，一般用蓄电池作为动力，载重量从几公斤到上百吨，工作场地可以是办公室、车间，也可以是港口、码头。 现代的AGV都是由计算机控制的，车上装有微处理器。多数的AGVS配有系统集中控制与管理计算机，用于对AGV的作业过程进行优化，发出搬运指令，跟踪传送中的构件。装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车，工业应用中不需驾驶员的搬运车，以可充电之蓄电池为其动力来源。一般可透过电脑来控制其行进路线以及行为，或利用电磁轨道(electromagnetic path-following system)来设立其行进路线，电磁轨道黏贴於地板上，自动导引运输车则依循电磁轨道所带来的讯息进行移动与动作。 AGV以轮式移动为特征，较之步行、爬行或其它非轮式的移动机器人具有行动快捷、工作效率高、结构简单、可控性强、安全性好等优势。与物料输送中常用的其他设备相比，AGV的活动区域无需铺设轨道、支座架等固定装置，不受场地、道路和空间的限制。因此，在自动化物流系统中，最能充分地体现其自动性和柔性，实现高效、经济、灵活的无人化生产。 AGV的常用引导方式有电磁感应式引导，激光引导，电磁陀螺式引导等，通过对这种引导方式的比较，我们选用光电传感器作为导向传感器，因为光电检测方法具有精度高、反应快、非接触等优点，而且可测参数多，传感器的结构简单，形式灵活多样。选用红外传感器作为蔽障传感器，因为红外线对外界环境光线的适应能力比较强。用直流测速发电机作为速度传感器。设计出使用方便、价格低廉、引导精确、响应速度快的AGV。
上传时间： 2015-01-02
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指数回归方程 ExponentRegress.cs 方程模型为 public override double[] buildFormula() 得到系数数组，存放顺序与模型系数相反，即该数组中系数的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 预测函数，根据模型得到预测结果。 public override double computeR2() 计算相关系数（决定系数），系数越接近1，数据越满足该模型。
标签： ExponentRegress buildFormula override public
上传时间： 2013-12-20
上传用户：xg262122
