本文通过分析机器人多指手爪的静摩擦、库伦摩擦、粘性摩擦等非线性因素,推导出多指手爪屈伸关节的动态控制模型;针对多指手爪的非线性影响,提出了一种位置离散学习控制方法,并给出了这种方法的收敛性定理.仿真结果表明,离散学习控制方法能在有限次迭代后使手指关节位置达到期望位置

为了建立工业污水pH值中和系统的正模型,研究了具有大滞后非线性特性的加药中和过程。利用一种动态自适应最近邻聚类(DANNC)学习算法,全面调整网络参数完成了污水pH值加药中和控制系统网络的学习和训练。采用中和过程神经网络内模控制系统的逆模型充当控制器,进行了各种工业条件下污水中和的仿真实验。结果表明,该系统实现了△pH≤0.2的工业污水的控制精度目标,系统实时跟踪和抗干扰性良好

介绍了用支持向量机(SVM)进行动态学习训练的方法．解决了在机器学习过程中,训练样本获取比较困难,样本可随外界条件改变而变化的问题．实践证明,使用该方法可以动态跟踪样本的变化,保证SVM分类器的最优性能．利用该方法设计的银行票据OCR系统的实际应用说明了该方法的有效性．

提出了一种应用于中厚板轧制的道次间自适应算法.该算法以实测数据为基础,通过实测轧制力与实际计算轧制力的比值决定轧制力模型学习量的大小,做到了真正意义上的以实测数据来校正模型,从而使设定的模型有较好的自学习功能,并在实际应用中表现出较好的学习效果

通过本章的学习,了解企业公共关系的基本内 容,重点掌握企业公共关系应用的两个方面:企业 形象识别系统(C1)和企业广告策划 学习方法 结合对企业公共关系案例的学习分析,了解企 业公共关系的基本内容,重点掌握企业公共关系应 用的两个方面:企业形象识别系统(C1)和企业广告策 划。尤其需要了解企业形象识别系统(C1)的特点、功 能、作业程序,企业广告策划的定位、创意及整合 营销传播的基本问题

一、学生学习准备情况分析: 学生在其它教育类课程的学习中已接触过相关概念和原理,课前反映学生对课程的设 计与规划所涉及的内涵不太清晰,还有一些概念看起来很熟悉,但理解得不深,难以用自 己的话进行复述或讲解

针对烧结过程生产实际,运用神经网络中的BP学习算法设计了分类器,用于在线推断烧结矿的质量。为了加快BP学习算法的收敛速度,采用了自适应变步长学习算法。实验结果表明,由此建立的烧结过程神经网络质量预报模型,预报正确率高,具有很好的泛化能力

通过对于毛发护理的理论学习,开始了专业的发型学习。作为专业技术性很强的工作,还需要动 手操作,但就本课程的基础性来讲,更偏重于理论的铺垫,更深入的学习将在深入的过程中还会有专门的 课程开出。 本课程所涉及的实际操作内容,是作为对理论的理解而开设,因此在技术的精湛程度上不作要求, 只对操作程序、服务流程等基本知识点进行观测,共计十讲有实操要求

将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径

一、学习连接数据库 二、实现查询、添加、删除和修改功能 三、了解ADO的几大对象及相互关系 四、学习各种事务处理和分页显示数据 五、学习连接 SQL Server数据库的语句