JavaEye图灵杯第15届问答大赛获奖感言

本文感谢JavaEye和图灵提供的问答平台,并分享了五本精选图书,包括《JavaScript高级程序设计》、《深入浅出ExtJS》、《Scala程序设计》、《Android基础教程》和《Google Android揭秘》,旨在帮助读者深入了解前端、移动端及编程语言等领域的知识。
感谢JavaEye和图灵提供这么好的一个问答平台,通过这个平台不仅帮助了他人,还丰富了自己的知识,认识了很多朋友!这里祝福JavaEye越来越好,祝福图灵教育越来越成功!

以下是选取的5本书!

1.JavaScript高级程序设计(第2版) [url]http://www.china-pub.com/196857[/url]
2.深入浅出Ext JS(第2版) [url]http://www.china-pub.com/196661[/url]
3.Scala程序设计:Java虚拟机多核编程实战 [url]http://www.china-pub.com/196931[/url]
4.Android基础教程:第3版 [url]http://www.china-pub.com/196974[/url]
5.Google Android揭秘 [url]http://www.china-pub.com/196449[/url]

参考:[url=http://www.iteye.com/news/17450]JavaEye图灵杯第15届问答大赛圆满结束[/url]
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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