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3.4.3 OMC920的客户端典型配置
一台普通的PC机被用作OMC920的客户端时,其推荐硬件配置请参见表3-6。
表3-6 客户端推荐配置
项目 推荐配置
CPU E2140 1.6GHz及以上
内存 1 GB
硬盘 80 GB
附件 DVDRW/软驱/网卡/声卡/音箱/17"LCD显示器
操作系统 Windows 2000 Professional Service Pack 4以上或者Windows XP Professional Service Pack 1以上
应用软件 OMC920客户端应用软件

3.5 OMC920运行场景
介绍配置单服务器、SLS系统时,OMC920的运行环境。
3.5.1 单服务器系统运行环境
配置单服务器时,OMC920的运行环境如图3-5所示。

图3-5 OMC920运行环境(单服务器)
其中,VxVM(Veritas Volume Manager)是在服务器配有磁盘阵列的情况下需要安装的。当服务器选用Sun Fire V890时,需要安装该软件。
基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于模糊RBF神经网络的轨迹跟踪控制方法展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了模糊RBF神经网络在非线性系统轨迹跟踪中的应用。文中详细介绍了RBF神经网络的结构特点及其与模糊逻辑系统的融合机制,利用神经网络的自学习能力提升控制器对复杂动态环境的适应性,并通过Matlab仿真验证控制策略的有效性和鲁棒性。研究重点包括网络参数调整、逼近精度优化以及实时跟踪性能分析,旨在解决传统控制方法在不确定性系统中跟踪精度不足的问题。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能控制、机器人或自动驾驶相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于移动机器人、无人机或机械臂等系统的高精度轨迹跟踪控制设计;②作为智能控制算法的研究与教学案例,帮助理解神经网络与模糊控制的结合机制及其在实际系统中的实现方式;③为复杂非线性系统的自适应控制器开发提供技术参考和代码支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实验,深入理解模糊RBF网络的构建过程与训练方法,重点关注控制器的设计逻辑与参数调优策略,同时可扩展至其他智能控制算法的对比研究。
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