kingofark的第0个五评计划 - kingofark自述与简介 (转)

kingofark的“五评计划”旨在为计算机领域的初学者推荐书籍,并提供学习指导。每期计划将推荐五本相关书籍,并给出推荐度及理由。
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kingofark的第0个“五评计划”——kingofark自述与简介

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[声明]本文由kingofark创作。本文中的所有内容仅代表kingofark个人的观点,与任何其他个人和团体无关。任何人或团体都可以复制、传播本文,但需附上完整的本声明。kingofark对于不同意上述各点或不履行上述各要求的人或团体的言行不负任何责任。特此声明。

 

 

[概要]本条款介绍了本文作者kingofark和《kingofark的“五评计划”》的基本内容。

 

 

[关于kingofark]:

 

kingofark是一个普通的优快云注册用户。男,1979年出生,有一点点丑。曾在武汉理工大学就读于计算机科学与技术学院,进修计算机专业。学过一点C++;学过一点点C;学过一点点点汇编语言;学过一点点点点其它技术(汗)。毕业后在北京工作。

 

梦想:当一名画家;当一名导演和摄影师;

 

理想:作一个优秀的程序员;

 

喜爱的名言:

“God is a concept by which we measure our pain.”——John Lennon

“I have understanding as well as you; I am not inferior to you.”——Job xii

“Don’t be afraid to attempt the impossible. Simply knowing what is impossible is useful knowledge and you may well find, in the wake of some unexpected success, that not half of the things we call impossible have any right at all to wear the label.”——Michael Abrash

 

E-Mail:kingofark@sina.com

 

 

[“五评计划”简介]:

 

kingofark的“五评计划”旨在向广大初学者“推荐”计算机领域相关的书籍,为广大初学者的学习助微薄之力。从《kingofark的第1个“五评计划”》开始,每一个条款都会列出五本书进行“推荐”,给出kingofark的“推荐度”,并说明推荐理由。

 

推荐度会以这样的形式出现:

 

[推荐度]:n /(-5,5)

 

其中,n表示推荐度,-5 <= n <= 5。

 

n > 0,表示书值得一看,n 越大,kingofark觉得书越好;n < 0,表示……呃,不用我说了吧!?

 

 

[反馈]:

 

如果您有任何意见、建议、异议,请毫不犹豫的告知knigofark。kingofark欢迎大家的批评、指正。E-mail:kingofark@sina.com


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转载于:http://blog.itpub.net/10752043/viewspace-990190/

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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