- 博客(8)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 【问题记录】当机器人存在多个串口需要绑定时udevadm的作用
输入sudo udevadm info -a /dev/ttyUSBx | grep KERNELS 命令。输入ls -l /dev |grep -E ‘ttyUSB’查看有无配置成功。修改规则文件/etc/udev/rules.d/99-usb.rules。会出现KERNELS的编号，记录编号。
2024-10-29 21:16:58
1266
原创 Matlab实现蚁群算法求解旅行商优化问题（TSP）（理论+例子+程序）
（蚁群算法自适应的改进） 蚁群算法由意大利学者Dorigo M等根据自然界蚂蚁觅食行为提岀。蚂蚁觅食行为表示大量蚂蚁组成的群体构成一个信息正反馈机制，在同一时间内路径越短蚂蚁分泌的信息就越多，蚂蚁选择该路径的概率就更大。蚁群算法的思想来源于自然界蚂蚁觅食，蚂蚁在寻找食物源时，会在路径上留下蚂蚁独有的路径标识——信息素，蚂蚁会感知其他蚂蚁在各条路径上留下的信息素，并根据各条路径上的信息素浓度来选择之后要走的路，路径上留有的信息浓度越高，则蚂蚁更倾向于选择该路径。
2024-10-29 20:58:18
1323
原创 神经网络——Python实现Hopfield神经网络算法（理论+例子+程序）
Hopfield网络提供了模拟人类记忆的模型。使用下述公式更新霍普菲尔德中节点的值:公式中：wji是节点j到节点i的权重。si 节点i的值（状态s）。
2023-04-01 18:13:52
3707
原创 神经网络——Python实现RBF 网络模型的实际应用
来源：小凌のBlog—Good Times|一个不咋地的博客一、正则化RBF用RBF网络解决插值问题时，基于上述正则化理论的 RBF网络称为正则化网络。其特点是隐节点数等于输人样本数，隐节点的激活函数为Green函数，常具有式a（r）=exp（-r的平方/2*σ的平方）的Gauss形式，并将所有输入样本设为径向基函数的中心，各径向基函数取统一的扩展常数。由于正则化网络的训练样本与“基函数”是一一对应的。当样本数 P 很大时，实现网络的计算量将大得惊人，此外 P 很大则权值矩阵也很大，求解网络..
2022-05-12 11:42:04
7741
5
原创 神经网络——Python实现BP神经网络算法（理论+例子+程序）
一、基于BP算法的多层感知器模型采用BP算法的多层感知器是至今为止应用最广泛的神经网络，在多层感知器的应用中，以图3-15所示的单隐层网络的应用最为普遍。一般习惯将单隐层前馈网称为三层感知器，所谓三层包括了输入层、隐层和输出层。算法最终结果采用梯度下降法，具体详细过程此处就省略了！二、BP算法的程序实现流程三、标准BP算法的改进——增加动量项标准BP算法在调整权值时，只按t时刻误差的梯度降方向调整，而没有考虑t时刻以前的梯度方向，从而常使训练过程发生振荡，收敛缓慢。为了提
2021-11-27 10:18:49
89609
48
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人