摘要:给出了解决机器人控制问题一种神经网络方法。使用一个分级神经网络(NN)结构学习刚体机器人动力学特点。对于一般类别的机械手,使用前训练一系列的三层前馈网络模块,然后把这些基函数实时地用于第四层。使用线性控制原理,辅以非线性补偿控制机械手,使学得的机械手动力学知识创建一个在整个工程中高速控制机械手的控制器。模拟结果表明控制器的性能得到了大大提高。
上传时间: 2016-12-23
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Euler函数: m = p1^r1 * p2^r2 * …… * pn^rn ai >= 1 , 1 <= i <= n Euler函数: 定义:phi(m) 表示小于等于m并且与m互质的正整数的个数。 phi(m) = p1^(r1-1)*(p1-1) * p2^(r2-1)*(p2-1) * …… * pn^(rn-1)*(pn-1) = m*(1 - 1/p1)*(1 - 1/p2)*……*(1 - 1/pn) = p1^(r1-1)*p2^(r2-1)* …… * pn^(rn-1)*phi(p1*p2*……*pn) 定理:若(a , m) = 1 则有 a^phi(m) = 1 (mod m) 即a^phi(m) - 1 整出m 在实际代码中可以用类似素数筛法求出 for (i = 1 i < MAXN i++) phi[i] = i for (i = 2 i < MAXN i++) if (phi[i] == i) { for (j = i j < MAXN j += i) { phi[j] /= i phi[j] *= i - 1 } } 容斥原理:定义phi(p) 为比p小的与p互素的数的个数 设n的素因子有p1, p2, p3, … pk 包含p1, p2…的个数为n/p1, n/p2… 包含p1*p2, p2*p3…的个数为n/(p1*p2)… phi(n) = n - sigm_[i = 1](n/pi) + sigm_[i!=j](n/(pi*pj)) - …… +- n/(p1*p2……pk) = n*(1 - 1/p1)*(1 - 1/p2)*……*(1 - 1/pk)
上传时间: 2014-01-10
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实现人工智能中的AI自动寻找路径,可以在实现起点和终点之间寻找最短的跨越障碍的路径
上传时间: 2017-01-16
上传用户:D&L37
ADT HuffmanTree{ 数据对象:D={ai| ai∈CharSet,i=1,2,……,n, n≥0} 数据关系:R={< ai-1, ai > ai-1, ai∈D, ai-1基本操作P: HuffmanTree() 构造函数 ~ HuffmanTree() 析构函数 Initialization(int WeightNum) 操作结果:构造哈夫曼树。 Encoder() 初始条件:哈夫曼树已存在或者哈夫曼树已存到文件中。 操作结果:对字符串进行编码 Decoder() 初始条件:哈夫曼树已存在且已编码。 操作结果:对二进制串进行译码 Print() 初始条件:编码文件已存在。 操作结果:把已保存好的编码文件显示在屏幕 TreePrinting() 初始条件:哈夫曼树已存在。 操作结果:将已在内存中的哈夫曼树以直观的方式显示在终端上
标签: ai HuffmanTree CharSet ADT
上传时间: 2013-12-25
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AI.Techniques.for.Game.Programming. Premier Press 那个系列的。
标签: Programming Techniques Premier Press
上传时间: 2013-11-30
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AI.Techniques.for.Game.Programming一书的源程序
标签: Programming Techniques Game for
上传时间: 2013-12-10
上传用户:GavinNeko
此源码是一个围棋的源码。实现了基本的功能但ai方面做的较为简单。
上传时间: 2014-12-21
上传用户:busterman
fflib的AI开发框架,自己写的,不是网上随便找的
标签: fflib
上传时间: 2014-12-04
上传用户:sssl
VC游戏编程: 主要讲的是游戏中的人工智能 对应的英文书名是 《AI for Game Developers Example Programs》 有中译本。
标签: Developers Programs Example Game
上传时间: 2013-12-20
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simple java programme with a playable othello game with consistent ai players
标签: with consistent programme playable
上传时间: 2017-03-10
上传用户:蠢蠢66