用于机器人轨迹定位纠正系统的回声状态神经网络研究

循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)是人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)中重要的分支,与前馈神经网络(ForwardNeuralNetworks)相比具有更好的时间序列学习能力。但长期以来其学习法一直不能脱离前馈神经网络而自成一体,回声状态神经网络(EchoStateNetworks(ESN))是打破这一局面的全新学习方法。其独特的结构,良好的短期记忆能力,方便的学习方法,不俗的非线性特性是以前循环神经网络所不可比的。本文在介绍了回声状态神经网络之后将其用于四轮机器人的位置测量系统中,有良好的表现。     

蓄发光材料能给人类带来什么

大连路明集团生产的自发光材料，可以在黑暗中起到重要的指示作用，从而避免更多的不幸。     

高宝利必达72K——中国新闻印刷包装展览会上最快的印刷机

德国高宝公司最近在北京的中国新闻印刷包装展览会上展出了印刷速度最快的单张纸胶印机-高宝利必达72K四开双色单张纸胶印机,该机在展览会期间以每小时20000张的速度进行演示,最高印刷速度达到每小时20700张。     

基于802.15.4协议与嵌入式系统的无线传感器网络应用开发

无线传感器网络是传感器、微机电、网络通讯三者发展到一个较高水平后的一种结合应用。IEEE802.15.4是IEEE协会2003年发布一种近距离小功率无线通讯协议,其低功耗、低成本、应用简单的特性正好是无线传感器网络需求的;嵌入式系统也已经发展到进入了SoC(SystemonChip)的第三阶段,高效能、使用简易与成本低廉是其最大的特点。本文探讨了使用IEEE802.15.4协议,利用廉价的单片机、传感器模块与射频模块组成低成本的无线传感器网络开发思路,并使用一个车胎压力报警系统作为例子。