My association with the theory of controls in continuous time started during my studies at the Indian Institute of Technology, Kharagpur, India, in 1974 as an undergraduate student in the Controls and Power program. The initial introductIOn by Professors Kesavamurthy, Y. P. Singh, and Rajagopalan laid the foundation for a good basic understanding of the subject matter. This pursuit and further advanced study in the field of digital controls continued during my days as a graduate student in the Electrical and Systems Engineering Department at the University of Connecticut in Storrs, from 1983 to 1988.
标签： Applications Digital Control
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There exist two essentially different approaches to the study of dynamical systems, based on the following distinction: time-continuous nonlinear differential equations ⇋ time-discrete maps One approach starts from time-continuous differential equations and leads to time-discrete maps, which are obtained from them by a suitable discretization of time. This path is pursued, e.g., in the book by Strogatz [Str94]. 1 The other approach starts from the study of time-discrete maps and then gradually builds up to time-continuous differential equations, see, e.g., [Ott93, All97, Dev89, Has03, Rob95]. After a short motivation in terms of nonlinear differential equations, for the rest of this course we shall follow the latter route to dynamical systems theory. This allows a generally more simple way of introducing the important concepts, which can usually be carried over to a more complex and physically realistic context.
标签： Systems_Rainer introductIOn Dynamical Klages to
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Mathematics isplayinganevermoreimportantroleinthephysicalandbiological sciences,provokinga blurringof boundariesbetweenscientific disciplinesand a resurgenceof interestinthemodemas well as theclassicaltechniquesof applied mathematics. Thisrenewalofinterest,bothinresearchandteaching,hasledtothe establishment of theseries: Texts in AppliedMathematics (TAM). Thedevelopmentofnewcoursesisanaturalconsequenceofahighleve
标签： introductIOn Mathematical Theory the to
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This book is intended to be a general introductIOn to neural networks for those with a computer architecture, circuits, or systems background. In the introductIOn (Chapter 1), we define key vo- cabulary, recap the history and evolution of the techniques, and for make the case for additional hardware support in the field.
标签： Deep_Learning_for_Computer_Archit ects
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This book is a general introductIOn to machine learning that can serve as a reference book for researchers and a textbook for students. It covers fundamental modern topics in machine learning while providing the theoretical basis and conceptual tools needed for the discussion and justification of algorithms. It also describes several key aspects of the application of these algorithms.
标签： Foundations Learning Machine 2nd of
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This edition of Digital Image Processing is a major revision of the book. As in the 1977 and 1987 editions by Gonzalez and Wintz, and the 1992, 2002, and 2008 editions by Gonzalez and Woods, this sixth-generation edition was prepared with students and instructors in mind. The principal objectives of the book continue to be to provide an introductIOn to basic concepts and methodologies applicable to digital image processing, and to develop a foundation that can be used as the basis for further study and research in this field. To achieve these objectives, we focused again on material that we believe is fundamental and whose scope of application is not limited to the solution of specialized problems. The mathematical complexity of the book remains at a level well within the grasp of college seniors and first-year graduate students who have introductory preparation in mathematical analysis, vectors, matrices, probability, statistics, linear systems, and computer programming. The book website provides tutorials to support readers needing a review of this background material
标签： Processing Digital Image
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上传时间： 2021-10-22
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这是我在做大学教授期间推荐给我学生的一本书，非常好，适合入门学习。《python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。作者在github公布了代码，代码几乎囊括了本书所有知识点。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。但是有一个小小的遗憾：代码的解释和注释是全英文的，即使英文水平较好的朋友看起来也很吃力。本人认为，这本书和代码是初学者入门深度学习及Keras最好的工具。作者在github公布了代码，本人参照书本，对全部代码做了中文解释和注释，并下载了代码所需要的一些数据集（尤其是“猫狗大战”数据集），并对其中一些图像进行了本地化，代码全部测试通过。（请按照文件顺序运行，代码前后有部分关联）。以下代码包含了全书约80%左右的知识点，代码目录：2.1: A first look at a neural network（ 初识神经网络）3.5: Classifying movie reviews（电影评论分类：二分类问题）3.6: Classifying newswires（新闻分类：多分类问题 ）3.7: Predicting house prices（预测房价：回归问题）4.4: Underfitting and overfitting（ 过拟合与欠拟合）5.1: introductIOn to convnets（卷积神经网络简介）5.2: Using convnets with small datasets（在小型数据集上从头开始训练一个卷积网络）5.3: Using a pre-trained convnet（使用预训练的卷积神经网络）5.4: Visualizing what convnets learn（卷积神经网络的可视化）
上传时间： 2022-01-30
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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
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基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制摘 要：利用人工神经网络中的二级 BP网。模拟智能机器人的两控制参数(左 、右轮速)间的函数关系。实现避 障轨迹为圆弧或椭圆弧的轨迹控制 。并且通过调整椭圆长、短轴大小。能实现多个及多层障碍物的避障控制．该方法 的突出特点是方法简单、算法容易实现 。使机器人完成多个及多层避障动作时。不滞后于动态环境里其它机器人(障 碍物)位置的变化．在仿真实验中。取得了理想的效果． 关键词；BP神经网络I多个及多层避障控制I椭圆轨迹1 弓I言(introductIOn) 在机器人中，避障轨迹的生成是一个重要的问 题．对于不确定的动态环境下的实时避障轨迹生成， 是较为困难的．有关这方面的研究，目前已有许多方 法．一些神经网络模型被设计出来，产生实时的轨迹 生成．文献113[23提供的神经网络模型产生的轨迹 生成仅能处理在静态环境下及假设空间中没有障碍 物的情况．[3]提供的神经网络模型，能为智能机器 人产生导航的避障轨迹，然而模型在计算上相当复 杂．文献[43提供了Hopfield神经网络模型，能在动 态环境下产生时实的避障轨迹生成，并在文献[5] 中，严格证明了因该方法生成的轨迹没有遭受局部 极小点逃离问题．并且文献[63用两个神经网络层叠 加起来，每层构造相似于[43中的网络结构．它是利 用第二层网络来发现下一个机器人位置的无监督模 型，然而它却加倍了计算量，尽管文献[4，6]提供的 方法能在动态环境下，产生时实避障轨迹，但都具有 较慢的运动速度，在快速变化的环境下不能恰当地 完成动作执行，因为机器人要比较好地完成避障动 作，必须不能滞后于障碍物动作变化
上传时间： 2022-02-12
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