KMP

#include<stdio.h>
#include<string.h>

int next[100];
char S[100],T[100];

void getnext(char* T,int m)
{
    int k,j;
    next[0]=-1;
    k=-1; j=0;
    while( j < m )
    {
        if( k==-1 || T[k]==T[j] )
        {
            j++; k++; next[j]=k;
        }
        else
            k=next[k];
    }
}

int KMP(char* S,char* T,int n,int m)
{
    int i,j;
    i=0; j=0;
    while( i<n && j<m )
    {
        if( j==-1 || S[i]==T[j] )
        {
            i++;  j++;
        }
        else
        {
            j=next[j];
        }
    }
    if( j>=m ) return i-m+1;
    else return -1;
}

int main()
{
    while(~scanf("%s%s",S,T)){
        getnext(T,strlen(T));
        int ans=KMP( S,T,strlen(S),strlen(T) );
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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