随着科技的发展，劳动力成本持续上升，工业机器人由于具有速度快、效率高、质量稳定，抗疲劳性强，并且能够从事危险工作等的特点，因此已被广泛应用于工业、医疗、军事等行业，并发挥着越来越重要的作用。
本课题的研究对象为工业机器人的控制系统，主要研究控制系统中的运动学算法和轨迹规划算法。
在算法实现和仿真的基础上，对模型机器人进行算法的验证，在验证成功的基础上，对新松工业机器人进行运动学和轨迹规划实体测试。
本课题的研究对象为工业机器人的控制系统，主要研究控制系统中的运动学算法和轨迹规划算法。
在算法实现和仿真的基础上，对模型机器人进行算法的验证，在验证成功的基础上，对新松工业机器人进行运动学和轨迹规划实体测试。
2025/4/5 11:49:24
22MB
代码使用matlab编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、KNN算法实现和ReadMe.txt。
KNN算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，正确率可达95%，有部分注释。
请结合ReadMe文件使用。
KNN算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，正确率可达95%，有部分注释。
请结合ReadMe文件使用。
2025/4/3 14:19:42
10.16MB
陈天奇论文及翻译+演讲PPT+论文讲解（陈天奇XGBoost:AScalableTreeBoostingSystem）
2025/4/3 0:19:35
4.31MB
本资源为自己人工标记的微博语料，分为消极pos.txt，积极neg.txt各60000条，适用于机器学习情感分析，训练数据原数据
2025/4/2 10:04:26
8.39MB
资源中包含层次聚类算法的Python代码，不含测试数据，python的版本为2.7，您运行代码前，将测试文件路径修改为您本地的存储路径，使用pycharm平台运行即可。
请自行准备测试数据。
请自行准备测试数据。
2025/4/1 8:54:14
11KB
