青蛙跳台阶

package demo5;

import java.util.Scanner;

public class JumpFllorTest {

    public static void main(String[] args) {

        Scanner sc  = new Scanner(System.in);
        while(sc.hasNext()){

            int target = sc.nextInt();
            int res = jumpFloor2(target);
            System.out.println(res);
        }
    }

    // 递归方式 效率低
    public static int jumpFloor1(int target){
        
        if(target <= 0) return 0;
        if(target == 1 || target == 2) return target;
        
        return jumpFloor1(target-1) + jumpFloor1(target-2);
    }

    
    // 非递归方式
    public static int jumpFloor2(int target){
        
        if(target <= 0) return 0;
        if(target == 1 || target == 2) return target;
        
        int pre1 = 1;
        int pre2 = 2;

        for (int i = 3; i <= target; i++) {
            int cur = pre1 + pre2;
            pre1 = pre2;
            pre2 = cur;
        }
        return pre2;
    }
}

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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