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基于模型设计方法的机器人柔性运动控制算法的实现_唐志祺

运动控制算法是机器人系统设计的关键技术,通常面临通用性差、嵌入算法复杂、设计周期长等问题。本文结合嵌入复杂的柔性S形加减速运动控制算法,提出了一种基于模型的软硬件协同高效设计方法,可以大大缩短机器人运动控制系统的设计周期、提高开发效率。通过对柔性运动控制算法建模,建立了一组易于解算的接口参数列表,算法将根据输入列表参数自适应变化运动速度规划,提高应用灵活性。在Simu中完成了柔性运动控制算法的模型设计与仿真测试;然后通过MathWorks工具箱为模型自动生成嵌入式C代码和可编程逻辑IP核;最后在以Zynq-7 000为核心的运动控制器中实现算法功能。实验结果验证了基于模型的软硬件协同设计方法的可行性和有效性。

  • 2021-04-21
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模型算法回归技术全解

回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素,最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。

  • 2021-04-18
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PEIV模型WTLS估计的Fisher_Score算法_赵俊

考虑系数矩阵含非随机元素和不同位置含相同随机元素的结构化特征,PEIV (partial errors-in-variables)模型较一般的EIV模型更为严格。现有PEIV模型加权整体最小二乘(weighted total least squares,WTLS)估计算法需多次迭代,影响计算效率。通过利用观测值误差和系数矩阵误差的统计性质构造非线性目标函数,并以此推导了新的PEIV模型WTLS估计的计算公式,同时设计了相应的Fisher-Score算法。算例分析结果表明,相比较而言,Fisher-Score算法迭代次数较少,计算效率得到大大提升。

  • 2021-05-07
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机器学习算法模型在券商行业的应用实践及发展前景

本文重点介绍机器学习模型在券商行业的应用和实践。首先分析了当前机器学习的发展和现状,然后从实际应用出发,分析解读机器学习算法在券商行业的场景应用,进一步的阐述了几种机器学习算法在实际场景中的应用,最后讲到机器学习平台的使用以及未来机器学习应用前景。

  • 2021-04-17
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基于改进果蝇算法优化BP神经网络的接地网腐蚀速率预测模型_程宏伟

为进一步提高接地网腐蚀速率的预测精度,解决传统模型易陷入局部最优且随机初始化模型参数影响预测准确性和稳定性的问题。文中首先将混沌映射、动态搜索半径策略和优化气味浓度判定公式引入果蝇优化算法得到改进后的果蝇优化算法;然后利用UFOA优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立基于UFOA优化的BP神经网络接地网腐蚀速率预测模型;最后以重庆24座变电站的接地网数据进行实验验证。结果表明相对FOA优化的BP神经网络模型、BP神经网络模型、人工蜂群算法优化的支持向量机模型和广义回归神经网络模型,文中提出的UFOA-BP模型在预测精度和模型稳定性方面均优于其他四种模型,验证了该模型的有效性和可行性,为运维人员提前发现接地网安全隐患并安排检修进而保障电网安全稳定运行提供帮助。

  • 2021-04-22
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六关节工业机器人TCP标定模型研究与算法改进_周星

研究了六关节工业机器人工具坐标系原点TCP的标定原理,提出了TCP标定的解析化模型和几何模型,并对标定误差来源进行了综合性分析,定量分析了标定点数和标定位姿对TCP标定精度的影响。在经典四点法标定的基础上,引入了误差阈值的概念,提出一种改进的"五点选优TCP标定算法",并进行了仿真验证和实物验证。验证结果表明,提出的标定算法能够有效筛选出误差偏大的点,对标定精度能进一步提高,可靠性也得到了进一步保证。

  • 2021-05-06
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机器学习十大常用算法

通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码,没有复杂的理论推导,仅是图解,介绍这些算法是什么以及如何应用(例子主要是分类问题)。以后有机会再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下: 1、决策树 2、随机森林算法 3、逻辑回归 4、SVM 5、朴素贝叶斯 6、K最近邻算法 7、K均值算法 8、Adaboost 算法 9、神经网络 10、马尔可夫

  • 2021-05-12
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机器学习模型算法“知多少”?

众所周知,机器学习模型通常包括分类模型、回归模型、聚类模型、预测模型、关联挖掘模型等。它们分别用于解决不同的问题以及应用于不同的营销场景。今天,让我们就ML中最常见的分类模型进行一番剖析。 我们经常会听到数据分析初学者们提这样一个问题——究竟分类和回归的区别是什么?

  • 2021-04-18
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