java写的数学表达式计算程序,报告内含代码,能直接运转。
2019/9/7 4:42:44 189KB java 课程设计 计算器
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一、实验要求采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别,编程语言为C系列语言。
二、BP神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络,输入层为,有n个神经元节点,输出层具有m个神经元,网络输出为,隐含层具有k个神经元,采用BP学习算法训练神经网络。
BP神经网络的结构BP网络在本质上是一种输入到输出的映射,它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系,而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式,只需用已知的模式对BP网络加以训练,网络就具有输入输出对之间的映射能力。
BP网络执行的是有教师训练,其样本集是由形如(输入向量,期望输出向量)的向量对构成的。
在开始训练前,所有的权值和阈值都应该用一些不同的小随机数进行初始化。
2018/5/5 13:21:11 5.68MB 人工智能 神经网络BP 人脸识别
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数学建模法是指用数学方法,运用几何知识(极坐标)把圆上的点和两个电机所在的位置联系起来,通过相关计算把圆上的点的坐标用数学表达式表示出来,并转换成电机所要转动的偏移量,最后把偏移量转化为电机所要转的速度。
此方法,计算复杂,但所得数据较为准确,只需编程正确,用电机所画出来的线就不会编差大。
2019/6/6 20:53:18 694KB 单片机 电子大赛
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1)推导出刨头上C点的的数学表达式;
(2)打印出的数值,并绘出相应的曲线;
(3)打印计算程序及其阐明。
(4)利用ADAMS建立该机构的虚拟样机,并测量
2021/3/18 10:35:03 349KB 代码 牛头刨 运动分析
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针对准循环低密度奇偶校验(QC-LDPC)码中准循环基矩阵的移位系数确定问题,该文提出基于等差数列(AP)的确定方法。
该方法构造的校验矩阵的围长至少为8,移位系数由简单的数学表达式确定,节省了编解码存储空间。
研究结果表明,该方法对码长和码率参数的设计具有较好的灵活性。
同时表明在加性高斯白噪声(AWGN)信道和相信传播(BP)译码算法下,该方法构造的码字在码长为1008、误比特率为510-时,信噪比优于渐进边增长(PEG)码近0.3dB。
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1能够实现基本的加减乘除运算,区分乘除、加减的优先级别,并实现括号的优先级别,运算符的混合运算都能基本实现;
2.界面上设置了多个函数,当界面上无数字时,按下键位就能够得到这个数的对应值;
3.添加了一个error报错函数,当算式不合乎正常数学表达式时就能弹出提示“表达式错误”消息框;
4.添加了二进制、八进制、十六进制等进制,可以相互之间切换,并每个进制都能进行该进制的计算。
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4.5喷涂机器人喷枪轨迹生成根据喷涂机器人喷涂工艺的要求,喷枪到工件表面的垂直距离为H,喷枪的运动轨迹参数可采用如下偏置算法获取:1)如图4.13所示,对采样点Q沿法矢量方向偏置距离H,可以得到采样点以的偏置点q,数学表达式如下:q咖嘣(4.17)其中。
i包含坐标值和单位法矢量一南两种信息,也即触IJ了喷枪在点。
i的位置和方向。
2)用同样的方法遍历采样点集Q中所有的点可以得到偏置点集O,从而整个点集O包含的信息就代表了喷枪在喷涂过程中所在运转曲面上的轨迹参数(位置和方向)。
Ql图4-13喷枪的轨迹参数60
2021/5/22 9:50:12 3.91MB 综合资料
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡