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1. 为什么要研究人工智能 2. 人工智能的发展历史 3. 人工智能的学科范畴 4. 人工智能的研究领域 5. 人工智能系统结构及特点 6. 人工智能系统应用 7. 参考文献

1. 为什么要研究人工智能 2. 人工智能的发展历史 3. 人工智能的学科范畴 4. 人工智能的研究领域 5. 人工智能系统结构及特点 6. 人工智能系统应用 7. 参考文献

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第五节 传感器在现代汽车中的应用 第六节 传感器在数控机床中的应用 第七节 传感器在机器人中的应用 第八节 传感器在智能楼宇中的应用

首先介绍了传统的编队控制方法的定义、特点和常用方法及优缺点,并将传统编队控制时代定义为前编队控制时代.随着多智能体技术的发展,将多智能体技术引入到编队控制问题中,诞生了众多新的研究成果,称为后编队控制时代.后编队控制时代以多智能体技术为基础,随着通信技术、计算机技术、人工智能技术的发展而逐渐壮大起来,并受到了学者的广泛关注.前编队控制时代强调多机器人通过编队协作完成单个机器人无法实现的任务,提高任务完成效率且缩短任务完成时间.后编队控制时代则是在前编队控制时代的基础上,更强调低成本、同步性和协同性,但却不那么重视每个个体的任务分工,甚至是按照规则自由分配任务,不再有“不可替代冶的个体存在.最后给出了研究编队控制问题的基本思路和目前尚待解决的关键问题

5.1 模糊逼近 5.2 间接自适应模糊控制 5.3 直接自适应模糊控制 5.4 机器人关节数学模型 5.5 基于模糊补偿的机械手自适应模糊控制

9.1 概述 9.2 神经网络控制结构 9.3 单神经元网络控制 9.4 RBF网络监督控制 9.5 RBF网络自校正控制 9.6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制 9.7 一种简单的RBF网络自适应控制 9.8 基于不确定逼近的RBF网络自适应控制 9.9 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 9.10 神经网络数字控制

11.1 基本原理 11.2 基本迭代学习控制算法 11.3 迭代学习控制的关键技术 11.4 机械手轨迹跟踪迭代学习控制仿真实例 11.5 线性时变连续系统迭代学习控制 11.6 移动机器人轨迹跟踪迭代学习控制