【调剂】山西大学招收2名调剂化学学硕研究生

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1. 身心健康,三观正确,有较强的自我激励能力和抗压能力,有问题能够主动沟通和交流。
2. 报考化学相关专业,达到国家线。分数高者,在校期间拿过校级以上奖学金,学习过python相关课程或者通过英语六级的优先考虑。
3. 对理论计算,python编程,机器学习在化学中的应用或者人工智能化学等有强烈的兴趣。


如有意请请发简历和四六级等各项证书到邮箱caoguojin@sxu.edu.cn

信息来源网址:

https://muchong.com/t-16043589-1

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你点的每个在看,我都认真当成了喜欢582486dd956c96b530c0e03e97afb7e0.png

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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