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搜索资源列表

  1. fira-rob-football-simulation

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  2. fira机器人足球仿真比赛策略系统设计与实现,在试验与比较了多种仿真算法之后,针对FIRA的机器人足球仿真比赛系统的策略系统做了系统的分析和总结。通过VC++6.0编制程序,便于实现功能。
  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:61185
    • 提供者:夏天
  1. neuralnetwork.ZIP

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  2. 《基于MATLAB系统分析与设计--神经网络》一书的源程序-"based on MATLAB analysis and design -- neural networks," a book of the source
  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:18871
    • 提供者:楼顺天
  1. matlabdsf

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  2. 神经网络的源程序基于MATLAB系统分析与设计--神经网络的源程序\EX3001.M-neural network based on MATLAB source of analysis and design-- neural network source \ EX 3001.M
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-20
    • 文件大小:21803
    • 提供者:陈锋
  1. jqagent

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  2. 多Agent系统的理论与技术,为分布式开放系统的分析、设计和实现提供了一条崭新的途径。然而随着相关领域高新技术的迅猛发展,多Agent系统的运行环境日益趋于大型、开放、动态和不确定,迫切需要采用各种智能技术来构建具有自学习能力的Agent,为多Agent系统引入学习机制使其更好地适应复杂环境,从而导致了多Agent系统学习这一新兴研究领域的产生和迅速发展。多Agent系统学习包括采用机器学习等方法从积累的信息或数据中学习用于支持决策的知识,以及为建立多Agent协作、协调和竞争等机制而进行的对
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-22
    • 文件大小:6673711
    • 提供者:高阳
  1. CHAP4_3

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  2. 采用将BP神经网络的学习算法应用于PID控制中,使BP神经网络与PID控制算法结合起来,通过吸收两者的优势,使系统具有自适应性。这样系统可自动调节控制参数,更好地适应输入变量的变化,提高控制性能和可靠性。本文从BP神经网络的基本构成原理、学习规则和学习算法出发,设计了基于BP神经网络的PID控制器,并对其进行了仿真分析,结果表明,该控制方案可行、有效。-We apply the learning algorithm of BP neural network to the PID control,
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:1296
    • 提供者:大同小异
  1. sanweichangjingchonggou

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  2. 移动机器人对其工作环境的有效辨识、感知与重构,是其自主导航与环境探索的基 础和前提条件。为实现非结构化环境的三维场景重构,本文在自主移动机器人平台上构 建了三维激光测距系统,设计和开发了三维场景重构软件 采用基于线段端点的ICP算 法准确快速的实现不同视点下的场景匹配 提出了基于核心场景的多场景重构策略,并 采用栅格划分法对重合区域进行数据精简,从而实现大范围三维场景重构。本文通过对 算法的实现和实验数据的比较分析,尝试对非结构化环境三维场景重构问题进行创新性 的探索与研
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2015-07-22
    • 文件大小:6326272
    • 提供者:hanxue
  1. 20120514

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  2. 对Elman神经网络的评价方法进行了研究。对北京河湖水质监测与评价系统进行系统需求分析后,介绍了系统的概况其中包括功能说明、开发环境和关键技术,并对系统设计成果进行了展示。-Elman network,VB,ACCESS
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:706008
    • 提供者:谭蔚
  1. shuzishibie

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  2. 以数字与字母识别系统的基本处理流程为主线,从待识别数据的获取入手,通过预处理、特征的提取与选择,到分类器的设计等部分都进行了较为详尽的分析与研究,MATLAB仿真实验表明;采用最小距离法对所给出的一组数字及字符图片进行不同的分块识别,最终得出分8块识别率为85.71 ;分16块识别率为95.71 ;分20块识别率为95 ;具有较高的识别率。-The basic process flow of the numbers and letters recognition system as the ma
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-13
    • 文件大小:4146
    • 提供者:刘下
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