机器学习个人笔记完整版v5.3.pdf
NUC130中文手册
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编号信息列表及管脚名称定义 ................................................................................................... 12
3.1 NuMicro™ NUC130产品选型指南 ................................................................................. 12
3.2.1 NuMicro™ NUC130管脚图 ..............................................................................................13
3.3 管脚功能描述 ................................................................................................................ 16
5.5 I2C 串行接口控制器 (Master/Slave) (I2C)...................................................................... 44
5.5.1 概述.................................................................................................................................44 5.5.2 特征.................................................................................................................................45
激光切割机器人分拣
激光切割工业机器人分拣系统1 / 111目录摘要： (4)关键词： (4)2概述 (5)2.1激光切割简述 (5)2.1.1定义 (5)2.1.2简介 (5)2.1.3原理 (5)2.1.4分类 (5)2.1.5特点 (6)2.2机器视觉引导与定位 (7)2.2.1什么是机器视觉 (7)2.2.2什么是视觉引导 (7)2.2.3定位 (7)3机器人分拣系统在激光切割设备上的应用 (8)3.1自动化系统的组成 (8)3.1.1工业机器人 (8)3.1.2相机 (8)3.1.3磁铁矩阵夹爪 (9)3.2自动化系统的工作原理 (10)3.2.13D扫描相机的工作原理 (10)3.2.2机器人的工作原理 (10)3.3工业机器人在该系统中的调试技巧 (11)3.3.1工具中心点的设定（tool center point） (11)3.3.2机器人路径规划 (11)2 / 113.3.3机器人IO设定 (11)3.4总结 (11)3 / 11摘要：中国劳动力价格优势已经逐渐失去，劳动密集型企业升级迫在眉睫。
随着技术改革步伐的加快，自动化的水平不断提到，机器人换人的呼声也越来越高。
激光切割在金属板材切割领域受到了越来越广泛的关注，是一种利用激光束聚焦后的高能量密度实现板材切割的加工方式，在电气制造、汽车、仪表开关、纺织机械、输机械、家电制造、电梯设备制造、食品工业等多个领域都具有较大的市场需求。
高能量密度的激光束使得板材迅速汽化蒸发形成孔洞、随着光束与材料相对线性移动、使孔洞连续形成宽度很窄的切缝，具备热变形小、切口整齐、加工精度高等特点。
通过计算机编程，激光切割专机或机器人能够实现复杂曲线的数控切割，具备较高的精确度和柔性，且切割过程自动化程度高，通过计算机程序的优化，能够对复杂切割图形进行排版，尽可能利用材料，节约成本。
关键词：激光切割、机器人换人、自动化生产线4 / 112概述2.1激光切割简述2.1.1定义利用高功率密度激光束照射被切割材料，使材料很快被加热至汽化温度，蒸发形成孔洞，随着光束对材料的移动，孔洞连续形成宽度很窄的（如0．1mm左右）切缝，完成对材料的切割。
TICRA 系列软件介绍_未尔科技
通用反射面天线软件包 GRASP 介绍 ....................................................................................... 3 2.1 产品概述 ........................................................................................................................... 3 2.2 功能应用 ........................................................................................................................... 3 功能概述 ..................................................................................................................... 3 2.2.1 2.2.2 参考案例 ..................................................................................................................... 3 2.3 功能特点 ........................................................................................................................... 6 2.3.1 适用于复杂结构体分析 ............................................................................................... 6 2.3.2 可视化图形界面 .......................................................................................................... 6 2.3.3 支持多种反射面类型 ................................................................................................... 7 2.3.4 独立的反射体边缘定义 ............................................................................................... 8 2.3.5 丰富的内置馈源模型 ................................................................................................... 8 2.3.6 支持多种表面材料特性 ............................................................................................... 8 2.3.7 支持支架对天线性能影响的分析 ................................................................................. 9 2.3.8 灵活的分析模式 .......................................................................................................... 9 2.3.9 友好的用户界面 .......................................................................................................... 9 2.4 附加模块 ......................................................................................................................... 10 2.4.1 Multi-Reflector GTD ................................................................................................. 10 2.4.2 COUPLING .............................................................................................................. 10 2.4.3 MOM ........................................................................................................................ 11 2.4.4 QUAST ..................................................................................................................... 11 2.4.5 MPI........................................................................................................................... 13
先进的PID控制
北京化工大学本科毕业论文题目：基于遗传算法整定的PID控制院系：专业：电气工程及其自动化班级：________ ____ _ _ _____ 学生姓名：____________ ________ _____ 执导老师：___________ ______________ ______论文提交日期：年月日论文答辩日期：年月日摘要PID控制器是在工业过程控制中常见的一种控制器，因此，PID参数整定与优化一直是自动控制领域研究的重要问题。
遗传算法是一种具有极高鲁棒性的全局优化方法，在自控领域得到广泛的应用。
针对传统PID 参数整定的困难性，本文提出了把遗传算法运用于PID参数整定中。
本文首先对PID控制的原理和PID参数整定的方法做了简要的介绍。
其次介绍了遗传算法的原理、特点和应用。
再次，本文结合实例阐述了基于遗传算法的PID参数优化方法，采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数,利用遗传算法的全局搜索能力,使得在无须先验知识的情况下实现对全局最优解的寻优,以降低PID参数整定的难度,达到总体上提高系统的控制精度和鲁棒性的目的。
最后，本文针对遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺点，将传统的赌盘选择法与最优保存策略结合起来，并采用改进的自适应交叉算子和自适应变异算子对PID参数进行迭代寻优整定。
采用MATLAB对上述算法进行仿真验证，仿真结果表明了遗传算法对PID参数整定的有效性。
关键词：PID；参数控制；遗传算法；MATLABAbstractPID controller is a kind of controller that is usual in industrial process control. Therefore, tuning and optimization of PID parameters are important researchable problems in the automatic control field, where Genetic algorithm is widely used because of the highly robust global optimization ability of it. Aiming at the difficulty of traditional tuning of PID parameter, this paper puts forward a method that genetic algorithm is applied to the tuning of PID parameters.Firstly, the principle of PID control and the methods of tuning of PID parameters are introduced briefly. Secondly, this paper introduces the principle, characteristics and application of genetic algorithm. Thirdly, this article expounds on the methods of tuning of PID parameters based on genetic algorithm with an example. In this paper, the performance index of time integral of absolute error serves as the minimum objective function in the tuning of PID parameters, and the global search ability of genetic algorithm is used, so the global optimal solution is obtained without prior knowledge, and the difficulty of tuning of PID parameter is reduced, so the goal is achieved which is improving the control accuracy and robustness of the system overall. Finally, aiming at the weakness of genetic algorithm, such as the slow convergence of prematurity and precocious, the traditional gambling site selection method and elitist model are united in this paper, and the paper alsoadopted adaptive crossover operator and adaptive mutation operator to optimize PID parameters iteratively.Use MATLAB to simulate these algorithms, and the simulation results show that PID controller tuning based on genetic algorithm is effective.Keywords: Genetic algorithm; PID control; optimum; MATLAB目录第一章引言 (1)1.1 课题研究的背景及意义 (1)1.2 PID控制的发展与现状 (1)1.3 本文研究的内容 (2)第二章PID控制 (4)2.1 PID控制原理 (4)2.2 常规PID参数整定方法 (6)2.2.1 Ziegler-Nichols整定方法 (6)2.2.2 改进的Ziegler-Nichols整定方法 (8)2.2.3 ISTE最优设定方法的经验公式 (9)2.2.4 Haalman法的计算公式 (10)2.2.5 KT整定法 (11)第三章基于遗传算法整定的PID控制 (13)3.1 遗传算法基本原理 (13)3.1.1 遗传算法概要 (13)3.1.2 遗传算法的应用步骤 (14)3.2 遗传算法的实现 (15)3.2.1 编码方法 (15)3.2.2 适应度函数 (16)3.2.3 选择算子 (17)3.2.4 交叉算子 (17)3.2.5 变异算子 (18)3.2.6 遗传算法控制参数选取 (19)3.3 遗传算法的仿真验证 (20)3.2.6遗传算法中关键参数的确定 (23)3.3 遗传算法的主要步骤 (23)3.3.1 准备工作 (23)3.3.2 基本遗传算法的步骤 (24)3.4遗传算法PID参数整定的编程实现 (24)3.4.1初始群体 (24)3.4.2 编码 (25)3.4.3 基本操作算子 (26)3.4.4 目标函数 (29)3.4.5 画图 (29)第四章PID整定方法的仿真应用 (31)4.1 一阶对象 (31)4.2 二阶对象 (32)4.3 三阶对象 (34)第五章结论 (37)参考文献 (38)致谢 (40)第一章引言1.1 课题研究的背景及意义PID(p一proportion，I一Integral，D一Differentia)控制是比例、积分、微分控制的简称PID[l]。
[鱼书笔记]深度学习入门：基于Python的理论与实现个人笔记分享
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[鱼书笔记]深度学习⼊门：基于Python的理论与实现个⼈笔记分享为了完成毕设, 最近开始⼊门深度学习.在此和⼤家分享⼀下本⼈阅读鱼书时的笔记,若有遗漏,欢迎斧正!若转载请注明出处!⼀、感知机感知机(perceptron)接收多个输⼊信号，输出⼀个信号。
如图感知机，其接受两个输⼊信号。
其中θ为阈值，超过阈值神经元就会被激活。
感知机的局限性在于，它只能表⽰由⼀条直线分割的空间，即线性空间。
多层感知机可以实现复杂功能。
⼆、神经⽹络神经⽹络由三部分组成：输⼊层、隐藏层、输出层1. 激活函数激活函数将输⼊信号的总和转换为输出信号，相当于对计算结果进⾏简单筛选和处理。
如图所⽰的激活函数为阶跃函数。
1) sigmoid 函数sigmoid函数是常⽤的神经⽹络激活函数。
其公式为：h(x)=11+e−x如图所⽰，其输出值在 0到 1 之间。
2) ReLU 函数ReLU(Rectified Linear Unit)函数是最近常⽤的激活函数。
3) tanh 函数2. 三层神经⽹络的实现该神经⽹络包括：输⼊层、2 个隐藏层和输出层。
def forward(network, x): # x为输⼊数据# 第1个隐藏层的处理，点乘加上偏置后传⾄激活函数a1 = np.dot(x, W1) + b1z1 = sigmoid(a1)# 第2个隐藏层的处理a2 = np.dot(z1, W2) + b2z2 = sigmoid(a2)#输出层处理 identidy_function原模原样输出a3a3 = np.dot(z2, W3) + b3y = identify_function(a3)return y # y为最终结果3. 输出层激活函数⼀般来说，回归问题选择恒等函数，分类问题选择softmax函数。
softmax函数的公式：y k=e a k ∑n i=1e a i假设输出层有n个神经元，计算第k个神经元的输出y k。
Enfocus_PitStop_pro_11_中文版用户指南
2.2 设置Enfocus PitStop Pro首选项..........................................................................14 PitStop Pro和StatusCheck首选项..................................................................14 共享首选项......................................................................................................14 访问Enfocus首选项........................................................................................14 首选项 > Enfocus PitStop Pro首选项 > 常规..................................................15 首选项 > Enfocus PitStop Pro首选项 > 编辑..................................................16 首选项 > Enfocus PitStop Pro首选项 > 色彩..................................................19 首选项 > Enfocus PitStop Pro首选项 > 语言..................................................20 首选项 > Enfocus PitStop Pro首选项 > 色彩管理...........................................22 首选项 > Enfocus PitStop Pro首选项 > 变量集..............................................23 首选项 > Enfocus PitStop Pro首选项 > 单位和参考线...................................24 首选项 > Enfocus PitStop Pro首选项 > 窗口..................................................24 首选项 > Enfocus PitStop Pro首选项 > 警告..................................................24 首选项 > Enfocus PitStop Pro首选项 > 预设数据库.......................................25 首选项 > Enfocus PitStop Pro首选项 > 帮助..................................................25 首选项 > Enfocus PitStop Pro首选项 > 许可..................................................25 首选项 > Enfocus PitStop Pro首选项 > 更新..................................................25 首选项 > Enfocus StatusCheck首选项 > 常规................................................26 首选项 > Enfocus StatusCheck首选项 > 语言................................................26 首选项 > Enfocus StatusCheck首选项 > 个人信息.........................................27 首选项 > Enfocus StatusCheck首选项 > ............................27 首选项 > Enfocus StatusCheck首选项 > 数据库............................................27 首选项 > Enfocus StatusCheck首选项 > 自动................................................27
RSLINX CLASSIC 说明书
1 • 欢迎使用 RSLinx Classic
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什么是 RSLinx Classic？ .............................................................................................................. 3 不同类型 RSLinx Classic 的区别................................................................................................ 3
RSLinx Classic for FactoryTalk View .................................................................................. 5
快速入门.......................................................................................................................................... 6 步骤 1 - 配置驱动程序 ........................................................................................................ 6 步骤 2 - 配置主题 ................................................................................................................. 7 步骤 3 - 复制链接到剪贴板............................................................................................... 8 步骤 4 - 从剪贴板粘贴链接............................................................................................... 9
LTE系统的MIMO信道建模与仿真
indispensable key technology．The research of MIMO technology is based on the
mainly from two aspects of correlation matrix and correlation coefficient of the
correlation analysis of MIMO system channel.
KEY WORDS：LTE
MIMO
correlation simulation
radio channel modeling method, has carried on the simulation analysis to the
performance, and its effectiveness was verified.
Through the above analysis of the theory, the MIMO technique can improve the
3.3 信道衰落 ....................................................................................................... 14
3.3.1 小尺度衰落特性 ............................................................................... 14
can be improved the average channel capacity and interrupt channel capacity of the