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《商务智能》课程学习资料:集成学习实用机器学习方法 Ensemble Learning
文档格式:PDF 文档大小:1.39MB 文档页数:50
1. 从Netflix Prize说起 2. 集成学习的基本思想 1. 集成学习为何有效 2. 如何构建不同的基学习器 3. 如何综合多个基学习器 3. Bagging 1. Bagging的基本思想 2. 随机森林以及在R中的实际应用 4. Boosting 1. Boosting的基本思想 2. AdaBoost以及在R中的实际应用 5. Stacking 6. 小结以及实用技巧
多指手爪非线性分析及其位置离散学习控制
文档格式:PDF 文档大小:518.63KB 文档页数:6
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
西昌学院:《机械基础》课程教学资源(授课教案)第1讲 机械概述、力的基本性质
文档格式:DOC 文档大小:125KB 文档页数:10
1、本课程的性质、内容、特点及学习方法 2、掌握机器的概念、术语及组成 3、掌握摩擦的概念、类型、磨损及磨损规律 4、掌握力的概念、基本性质、物体的受力分析
《数据把掘概念与技术》第四章 从数据中学习
文档格式:PPT 文档大小:50.5KB 文档页数:2
一、分析观测环境中的归纳学习的一般模型。 二、解释学习机器如何从它所支持的函数集中选择一个近似函数。 三、介绍回归和分类问题的风险函数的概念
北京信息科技大学研究生院:自动化学院各学科课程教学大纲汇编(2024年)
文档格式:PDF 文档大小:755.97KB 文档页数:106
《多源信息融合技术》课程教学大纲.1 《非线性控制理论》课程教学大纲.5 《高动态导航技术》课程教学大纲.10 《机器人动力学与仿生控制》课程教学大纲.14 《机器视觉》课程教学大纲.18 《机器学习与数据挖掘》课程教学大纲.23 《模式识别》课程教学大纲.27 《强化学习与博弈》课程教学大纲.31 《神经网络与深度学习》课程教学大纲.35 《数字图像处理》课程教学大纲.39 《先进驱动控制技术》课程教学大纲.43 《现代传感技术及应用》课程教学大纲.47 《现代电力电子学》课程教学大纲.51 《现代信号处理》课程教学大纲.55 《线性系统理论》课程教学大纲.59 《云控制技术》课程教学大纲.64 《运动体制导与控制》课程教学大纲.69 《智能计算课》程教学大纲.73 《智能控制》课程教学大纲.77 《智能滤波方法及其应用》课程教学大纲.83 《智能硬件与并行计算》课程教学大纲.86 《智能自主系统》课程教学大纲.93 《专业英语》课程教学大纲.97 《最优化与鲁棒控制》课程教学大纲.101
支持向量机动态学习方法及其在票据识别中的应用
文档格式:PDF 文档大小:451.96KB 文档页数:4
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.
《机械设计基础》课程PPT教学课件(讲稿)绪论
文档格式:PPT 文档大小:248KB 文档页数:23
1、机械工业的过去、现在与未来 2、机械创新设计 2、机械设计基础的任务 3、机械设计的一般程序 4、机器的组成 5、本课程的性质、任务、内容、和学习方法 6、参考书目
兰州交通大学:《机械原理》课程教学资源(教案讲义)第三章 连杆机袍分析和设计
文档格式:DOC 文档大小:1.87MB 文档页数:53
通过前面章节的学习,我们已经知道:日常生活中见到的机器,虽然千差万 别让人眼花缭乱,但他们无非是由联接件、传动件、轴系件等零件和一些机构组 成 (如作为交通工具:自行车、汽车、火车、飞机、轮船、坦克等 机床:车床、铣床、刨床、钻床、磨床、镗床和铰床等
合肥工业大学:《机械设计基础》课程授课教案
文档格式:DOC 文档大小:205.5KB 文档页数:14
重点介绍本课程的性质、研究对象、学习目的、课程特点和学习方法,简单介绍机 械设计的一般步骤和方法。特别注意讲清楚机械机器与机构之间的区别,通用零件与专用零件的 分类
基于环境语义信息的同步定位与地图构建方法综述
文档格式:PDF 文档大小:802.84KB 文档页数:15
同步定位与地图构建技术(SLAM)是当前机器人领域的重要研究热点,传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平,但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷,所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要,但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务,交互性能不足。随着深度学习技术的发展,利用深度学习方法提取环境语义信息,并与SLAM技术结合,越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展,重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果,并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后,展望了语义SLAM研究的发展方向
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