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2.
为了提高机器人避障算法开发效率,设计了一种基于Matlab的机器人避障算法设计与试验仿真软件。该软件分为用户图形界面、避障算法系统模型两大部分。其中用户图形界面是基于Matlab 图形用户界面( GUI)实现的,能够实现参数设置、结果展示等功能,给用户提供了一个操作及管理平台;避障算法系统模型是本软件实现的关键,包括探测传感器模拟和机器人运动模拟,其通过Matlab语言编程和Simulink模块组建实现。全面阐述了仿真软件的系统建模、软件编程和用户图形界面设计,并对仿真软件实现所采用的关键技术进行了详细说明。仿真实例表明,该软件运行平稳,能清晰直观地展现机器人的避障过程。 相似文献
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在基桩静载过程中,采用自动化桩身内力测试系统连续观测桩身内力变化,结合原型试验,发现桩身应变呈台阶状增大。卸载阶段,由于桩身回弹量大于土层回弹量,土层中产生负摩擦阻力。在资料处理过程中,认为混凝土损伤模型能有效解释加载过程中标定断面的模量"减小"现象。利用损伤力学理论,得到了混凝土模量与其自身应变的函数关系,根据桩身实际应变状态选取不同的模量,由此计算桩身内力。原型试验的计算结果表明,利用该方法得到的桩身内力更加科学。 相似文献
4.
电工数模已成为电路基础课程教学改革的一个重要内容。本文从节点电压法分析入手,在MathCad环境中通过建立无伴电源等效数学模型,进而建立任意复杂线性稳态电路数学模型,对其进行分析计算。结论表明MathCad是实现电工数模最有效实用的工具之一。 相似文献
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聚类作为数据挖掘和机器学习中最基本的任务之一,在各种现实世界任务中已得到广泛应用.随着深度学习的发展,深度聚类成为一个研究热点.现有的深度聚类算法主要从节点表征学习或者结构表征学习两个方面入手,较少考虑同时将这两种信息进行融合以完成表征学习.提出一种融合变分图注意自编码器的深度聚类模型FVGTAEDC(Deep Clustering Model Based on Fusion Varitional Graph Attention Self-encoder),此模型通过联合自编码器和变分图注意自编码器进行聚类,模型中自编码器将变分图注意自编码器从网络中学习(低阶和高阶)结构表示进行集成,随后从原始数据中学习特征表示.在两个模块训练的同时,为了适应聚类任务,将自编码器模块融合节点和结构信息的表示特征进行自监督聚类训练.通过综合聚类损失、自编码器重构数据损失、变分图注意自编码器重构邻接矩阵损失、后验概率分布与先验概率分布相对熵损失,该模型可以有效聚合节点的属性和网络的结构,同时优化聚类标签分配和学习适合于聚类的表示特征.综合实验证明,该方法在5个现实数据集上的聚类效果均优于当前先进的深度聚类方法. 相似文献
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7.
该文提出了字移编码和CRC校验技术的文本内容认证的脆弱型文本数字水印方案。通过使文本行内字符发生平移,即利用字间距的变化嵌入需要的水印信息。采用这种编码,首先是利用循环冗余检测技术(CRC)来求得该字符串的特征,然后是利用相邻字符之间的距离可以各不相同来得以实现。在水印检测时,通过重新计算CRC的余式,可以检测到文本是否遭受篡改。通过进一步的研究还可以发现,该方案不但可以以很高的精度检测到文本发生的篡改并能进行高精确度的定位,而且该方案还能将篡改进行分类:增加、删除和修改。 相似文献
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