对微机电系统(Micro electro mechanical systems，MEMS)组装与封装工艺的特点进行了总结分析，给出了MEMS组装与封装设备的研究现状。针对MEMS产业发展的特点，分析了面向MEMS组装与封装的微操作设备中的工艺参数优化数据库、快速精密定位、模块化作业工具、快速显微视觉、柔性装夹和自动化物流等关键技术。在此基础上，详细介绍了研制的MEMS传感器阳极化键合设备和引线键合设备的组成结构，工作原理，并给出了组装和封装试验结果。最后，指出了MEMS组装与封装技术及设备研制的发展趋势。
上传时间： 2016-07-26
上传用户：leishenzhichui
机器学习ID3算法的简单实现， ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美分类训练样例。
上传时间： 2017-05-11
上传用户：zheng417
机器学习对于改进产品、过程和研究有着很⼤的潜⼒。但是计算机通常无法解释他们的预测，这是采⽤机器学习的障碍。这本书是关于使机器学习模型及其决策可解释的。 在探索了可解释性的概念之后，你将学习简单的、可解释的模型，例如决策树、决策规则和线性回归。后⾯⼏章重点介绍了解释⿊盒模型的模型⽆关的⼀般⽅法，如特征重要性和累积局部效应，以及⽤ Shapley 值和 LIME 解释单个实例预测。 所有的解释⽅法进⾏了深⼊说明和批判性讨论。它们如何在⿊盒下⼯作的？它们的优缺点是什么？ 如何解释它们的输出？本书将使你能够选择并正确应⽤最适合你的机器学习项⽬的解释⽅法。 这本书的重点是表格式数据 (也称为关系数据或结构化数据) 的机器学习模型，较少涉及到计算机 视觉和⾃然语⾔处理任务。建议机器学习从业者、数据科学家、统计学家和任何对使机器学习模型 可解释的⼈阅读本书。
标签： 机器学习
上传时间： 2021-02-08
上传用户：
基于JAVA CS远程监控系统软件的实现(源代码+WORD论文文档论文)基于JAVA C/S远程监控系统软件的实现摘 要近年来，网络技术的不断发展，为远程监控技术的发展创造了条件。远程监控系统软件越来越受到人们的重视，其实用性也毋庸质疑。基于JAVA C/S远程监控系统软件突破了空间的限制，使用者不用亲临，在自己的电脑面前就能轻松的实现对被监控端机器的监控。本系统采用Java网络编程和Java图形编程实现。笔者在开发过程中将网络技术与远程监控理论基础相结合，实现了以下功能：能连续获得被监控端机器屏幕变化；实现被监控端硬盘文件的上传、下载；实现对鼠标、键盘的模拟；实现在远程机器上执行任意DOS命令；远程关机、远程重启计算机，方便了用户监视和操作被监控端机器。本系统从系统需求分析、概要设计、详细设计到具体的编码实现和后期的代码优化、功能测试都严格遵循了软件工程的思想。 关键词：远程监控；Java Robot；屏幕截取；Java Socket
上传时间： 2021-10-25
上传用户：
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
嵌入式智能机器人平台研究摘 要：针对传统工业机器人采用的封闭式结构的局限性，在WindowsCE．NET系统基础上，通过剪裁定制 ，去 除冗余的功能，搭建嵌入式智能机器人平台．该智能机器人系统具有移动机器人需要的主要感知模块，并有丰富的 运动控制接口及驱动模块．同时 ，设计了多传感器数据融合 、轨迹规划、运动控制、无线网络通信 、图形人机界面等智 能机器人的测试软件和应用模块．该智能机器人平台具有模块化、易扩展、可移植、可定制、硬件体积小、功耗低、实 时性强、可靠性高等优点． 关键词：智能机器人平台；WindowsCE．NET；实时控制；自主机器人；双目视觉；语音识别引言(Introduction) 随着计算机技术 的快 速发展 ，机器 人技术也得 到了飞速发展．然而 ，现有机器人系统在硬件 和软件 开发方面虽然已经趋于成熟，但依然存在一些问题． 它们的硬件多是专用的，软件系统也多采用 Windows 2000或者 WindowsXP系统…．这些机器人系统 主要 存在以下一些缺点 ： (1)系统的实时性差．机器人控制系统是一个实 时性要求非常高的控制系统，作为一般桌面应用的 Windows和 Linux操作系统很难达到高实时性的要 求． ． (2)开放性 以及扩展性差．常见的机器人控制系 统存在的一个 问题就是 系统 的冗余大、开放性扩展 基金项 目：国家 自然科学基金 资助项 目(60475036) 收稿 日期 ：2005—05—16 性差，系统适用于特定的应用 ，不便于在硬件和软件 上进行扩展和剪裁． (3)软件的独立性差．软件结构及其逻辑结构依 赖于处理器硬件 ，难以在不同的系统 间移植． (4)缺少友好的人机交互界面． 2 系统概述(System description) 为促进当前智能机器人研究和应用，迫切需要 开发“具有开放式结构 的、模块化 、标准化 的嵌 入式 智能机器人平台”．这种智能机器人平台具
上传时间： 2022-02-12
上传用户：zhaiyawei
基于红外技术的智能机器人控制系统基于红外技术、单片机技术等完成 了智能机器人控制 系统的设计。该机器人实现 了步行、跟踪、避 障 、 步伐调 整 、语 音 、声控 、液 晶 显示 、地 面探 测 等功 能 。 红外技 术 智 能机 器人 控制 系统 随着政 治格 局 、 战争形 式 的 变化 ，在 侦察 、战 场攻击 、反恐 防爆 等军 事领 域 {冉}要 大量 无人 作战 机 器人 ；人 类探 索太 空 、建设 航 天站 、抢 险救 灾等 不 适合 由人 来承担 的任务 的增 加 ，也 {冉}要 机器 人代 替 人类执 行 任务 。 同时， 新 的需 求和任 务 也对 机器 人 的 性能 提 出 了更 高 的要 求 。 由于 红 外线 有较 强 的 穿透 能 力和 抗 干 扰 能 力， 不易散 射 且不 易 引起 串干扰 。本 设计 基 于红 外技 术 完 成 智 能机 器 人 控 制 系 统 的 设 计 ， 主 要 实现 了 步 行 、跟踪 、避 障 、步伐 调整 、语 音 、声 控 、液 晶显 示 、地 面探 测 8个 功能 ，在 遇到 外界 条件 发生 变化 时， 该机 器人 将采 取不 同 的措 施对 待， 能较 好地 表 现 出该 机器 人 的 简单 思 考 能 力 。 1智能机器人说明 1．1功能简介机系统框图 机 器人 控 制系 统框 图如 图 1。 耦，P3，0～P3．5接 ISD语音芯片， P3，O~P3．5接 ISD语 音 芯 片 。 该机器人 采用 2片 AT89C51来控制，一 片用于 整个 系统的控制， 一片仅 用于驱动 液晶屏 1602的控 制 ，它 们之 间通过 I／O 121通 讯， 以实现 两片单 片机 工 作 的协
上传时间： 2022-02-13
上传用户：zhanglei193
基于ROK101007型蓝牙模块和TMS320C54x型DSP的家用医疗保健智能机器人设计摘要：未来社会将会越来越重视 医疗保健服务 ，提 出一种新型智能机 器人 ，就其在数字化 家庭医疗 保健方面的应用进行模型设计 ，并将蓝牙技术应用在智能机器人与医疗仪器和控制 PC的通信 中。 关 键 词 ：数字化家庭 ；智能机器人 ；侍感器；蓝牙技术；医疗保健 ；ROKl0l007；TMS320C54x 中 图分 类号 ：R197．39 文献标 识码 ：A 文章编 号 ：1006—6977(2006)02—0数字化家庭是未来智能小区系统的基本单元 。 所谓“数字化家庭”就是基于家庭内部网络提供覆盖 整个家庭的智能化服务 ，包括数据通信、家庭娱乐 和 信息家电控制功能。 数字化家庭设计 的一项主要内容是通信功能的 实现 ，包括家庭 与外界的通信及家庭 内部相关设施 之间的通信。从现在的发展来看，外部的通信主要 通过宽带接入 Internet，而家庭 内部的通信，笔者采 用 目前 比较具有竞争力的蓝牙 (Bluetooth)无线接入 技术。 传统的数字化家庭采用 PC进行总体控制 ，缺 乏人性化。笔者根据人工情感的思想设计一种配备 多种外部传感器的智能机器人 ，将此智能机器人视 作家庭成员，通过它实现对数字化家庭的控制。 本文主要就智能机器人在数字化家庭医疗保健 方面的应用进行模型设计 ，在智能机器人与医疗仪 器和控制 PC的通信采用蓝牙技术 。整个系统 的成 本较低 ，功能较为全面，扩展应用非常广阔，具有极 大的市场潜力。 2 智能机器 人的总体设计 2．1 智能机器人的多传感器 系统 机器人智能技术 中最为重要 的相关领域是机器 人 的多感觉系统和多传感信息 的集成与融合【l1，统 称为智能系统的硬件和软件部分 。视觉 、听觉、力觉、 触觉等外部传感器和机器人各关节的内部传感器信 息融合使用 ，可使机器人完成实时图像传输、语音识 别 、景物辨别、定位 、自动避障、目标物探测等重要功 能；给机器人加上相关的医疗模块(CCD、CAMERA、 立体麦克风 、图像采集卡等 )和专用医疗传感器部 件 ，再加上 医疗专家系统就可以实现医疗保健和远 程 医疗监护功能。智能机器人的多传感器系统框图 如 图 1
上传时间： 2022-02-15
上传用户：bluedrops
超声波测距在智能机器人中的开发与应用摘 要：本文提出了在机器人控制中，使用软件方法实现超声波测距机器人避障功能的工作原理和设计 方法。该系统在使用过程中，测量精度高，机器人避障准确，可靠，真正实现了智能化控制。 关键词：机器人 超声波 测距 软件触发 Abstract： The 0n pnnc eanddesignm d10d ofu]U~ sordc are descx'~edindetail fora intenigencero~ ic ． ByI|8i“gthissystem，therobotmakesaccta~elyavoidingdmwhackhi# reliability． 1畸 wo阿s：ro tultro-sor~c聊 曲 喀sot~aretrigger 1 引言 在智能机器人的研制开发中，很重要 的一部 分就是机器人 要能实现避 障功能 ，即通过传感器 的作用 ，探测机器人行进道路 上是否碰到障碍。 若碰到了障碍 ，机器人应该 自动转向 ，躲避障碍 。 本文所介 绍的超声 波测距方法 ，应用 于 ET一18 Hem智能机器人中。通过超声波测距 ，该智能机 器人实现了对步进电动机的智能控制及运动控制 方式的灵活应用。同时，超声波测距作为一种非 接触 的检测方式 ，和红外 、激光及无线电测距相 比，在近距范 围内有不受光线影响、结构简单 、成 本低等优点 2 超声波测距基本原理 超声波是指频率在 2000Hz以上 ，不能引起正 常人听觉反应 的机械振动波 ，是物体 的机械振 动 在弹性介质 中传播所形成 的机械振动波。由于超 声波具有非常短 的波长 ，可 以聚集成狭小 的发
上传时间： 2022-02-16
上传用户：jiabin
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
上传用户：
