软考总结

在十一月十一日的前一天,在北京结束了软件工程师的考试.总的来说伴随着淅淅沥沥的小雨,一切都很顺利.

这次软考对我来说是比较特殊的,因为我已经历过它,没有了对软考的那种恐惧,所考试的内容也渐渐的熟悉起来,而不是那种彻头彻尾的陌生.或许也是为了让我更加的巩固一下计算机的基础知识.总之经历了就有收获.


这次我不仅仅是一个考试者,同时也是一个考试队伍的管理者.和颖杰一起安排整体的复习计划,做好相关的软考复习和准备工作,和同学一起做题讨论,总结知识点,分享经验.在十八大期间带20多人进京赶考的确是一个让人担心的,担心他们出什么问题,知道最后收到各个组长的通知,全部的安全的到达廊坊才放下心来.也深深的体会到了每次出去老师对我们的担心以及要求回来进行短信通知.

这次考试的准备过程中,此次采取的策略不像上次一样遍地开花,而是集中的对一些规律性的内容进行总结和概括,也总结了一些文档.抓住考试中的重点内容进行复习,对不熟悉和陌生的内容进行再次的学习和掌握.


如果说收获,除了软考中那些技术性的内容之外,更多的是在心态上的收获.能够很快的从失败的氛围中走出来,也能够正确的去面对失败,同时分享自己失败的经验,让更多的人成功.摔倒并不可怕,可怕的是一摔倒之后就不再起来.


最后希望大家都能取得好成绩.

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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