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本文介绍了一个索引管理系统的设计与实现,包括创建索引和搜索索引的功能。系统使用了自定义的实体类来处理新闻类型及具体内容,并通过PageControl进行分页管理。此外,还提供了一套完整的开发资源,如代码文件、SQL脚本和必要的字典文件。
com.zly.indexManager中两个类,分别创建索引和搜索索引,com.zly.test.entity中是使用的实体类,分别是NewsType(新闻类型),NewsItem(新闻具体条目),PageControl(分页实体bean) , SearchResultBean(保存搜索结果的bean).
附件中NewsWithSearch.rar是工程文件夹,包含了所有的代码文件和jar包,加压完直接引到MyEclipse里就行,data.rar是所有的sql语句,插入到MySQL之前应先建立数据库mynews , dic.rar是庖丁解牛用到的字典文件,
解压成一个文件夹,并配置环境变量PAODING_DIC_HOME,其值就是你把它解压成的文件夹(例如c:\dic),最后如果你不想创建索引的话,可以把news.rar解压成一个文件夹,拷贝到c:\index\news下面。
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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