基于RBF神经网络的闭链下肢康复机器人自适应补偿控制

在下肢康复机器人的康复训练过程中,模型参数、环境干扰等不确定性因素会影响机器人轨迹跟踪的精度。针对这一问题,提出了一种基于径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络的自适应补偿控制,该控制方法能够提高机械系统轨迹跟踪的精确性。首先,设计一款具有4种工作模式、运动稳定的闭链卧式下肢康复机器人结构;然后,利用拉格朗日方法求解动力学名义模型,将康复装置的模型参数以及外界干扰等不确定性因素分离出来,并设计基于RBF神经网络的自适应补偿算法对其进行逼近控制;最后,通过Matlab/Simulink环境对其进行仿真验证,证明了该控制策略的有效性。结果显示,在人体步态曲线轨迹跟踪中,提出的基于RBF神经网络的自适应补偿算法相比传统的模糊比例-积分-微分（Proportional Integral Derivative,PID）控制的方法响应速度快、跟踪效果好,且髋关节和膝关节轨迹跟踪的角度误差峰值分别为0.08°和0.13°,远小于患者下肢在康复运动中的转动角度。设计了单腿样机试验,试验结果表明,采用的RBF补偿自适应控制器能够实现高精度的跟踪结果,也能够满足患者在康复...     

《信息系统分析与设计》课程改革探索与实践

针对信息系统分析与设计课程教学过程中存在的教学内容陈旧、教学方法不灵活、理论实践相脱节等现状,深入分析存在的问题,通过探索与实践,从教学定位、教材建设、教学方法和手段、实践教学、教学梯队、资源建设等方面提出一套完整的改革方案,以期达到优化教学、提升教学质量、培养高质量人才的目的。     

电子商务系统的性能优化方案研究

本文首先介绍了当前电子商务系统在实际应用中所遇到的涉及远程传输、资源分配、系统响应等多方面的性能问题,然后基于工程信息管理系统的实际应用分析如何从多个环节寻求提升系统性能的方法,并得出实现提升电子商务系统运行性能的优化解决方案。     

基于云模型的连续属性整体离散化方法

连续属性离散化是数据分析中重要的预处理过程,本文提出了一种基于云模型,融合相似云度量思想的连续属性整体离散化方法。它首先对例子集合在各个连续属性上的取值进行统一数量级别处理,选出分区基准属性,然后使用正态云模型对每个连续属性进行离散化.最后加以实验验证,指出该方法有一定的理论价值和实际意义.