可能的话,新书将介绍的内容

本文介绍了Prototype、Dojo、YUI及dhtml等前端框架的核心组件和技术特点,通过多个编程实例展示了各框架的应用场景。
21Prototype框架
21.1Prototype框架简介
21.2Prototype的体系构架
21.3Prototype的文件结构
21.4Prototype的程序结构
21.5Prototype的技术特点
21.6Prototype编程实例1
21.7Prototype编程实例2
21.8Prototype编程实例3
21.9Prototype编程实例4
21.10Prototype编程实例5
21.11Prototype编程实例6
21.12Prototype编程实例7
21.13小结
22Dojo
22.1Dojo框架简介
22.2Dojo的体系构架
22.3Dojo的文件结构
22.4Dojo的程序结构
22.5Dojo的技术特点
22.6Dojo编程实例1
22.7Dojo编程实例2
22.8Dojo编程实例3
22.9Dojo编程实例4
22.10Dojo编程实例5
22.11Dojo编程实例6
22.12Dojo编程实例7
22.13小结
23雅虎开源UI库(YUI)
23.1YUI框架简介
23.2YUI的体系构架
23.3全局对象YAHOO Global Object
23.4样式Reset CSS 、Fonts CSS和Grids CSS
23.5Button组件
23.6Calendar组件
23.7Connection Manager组件
23.8Container组件
23.9DataTable组件
23.10Drag & Drop组件
23.11Logger组件
23.12Menu组件
23.13Slider组件
23.14TabView组件
23.15TreeView组件
23.16小结
24Scand的dhtml系列
24.1dhtml框架简介
24.2dhtmlxGrid组件
24.3dhtmlxCombo组件说明这些组件的用途
24.4dhtmlxMenu组件
24.5dhtmlxTabbar组件
24.6dhtmlxToolbar组件
24.7dhtmlxTree组件
24.8dhtmlxVault组件
24.9小结
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,涵盖正向与逆向运动学求解、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路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,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与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与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与动力学建模;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结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 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与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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