ganting
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最新评论
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郑智睿：
好像直接拷贝项目过去不经过编译不能访问吧
在tomcat中部署web项目 -
shglgaoli：
谢谢啦， 还是很清楚很好啦。
在tomcat中部署web项目 -
socrazy06：
很容易看懂！~~谢谢！
在tomcat中部署web项目
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内容概要：本文档提供了三种神经网络控制器（NNPC、MRC和NARMA-L2）在机器人手臂模型上性能比较的MATLAB实现代码及详细解释。首先初始化工作空间并设定仿真参数，包括仿真时间和采样时间等。接着定义了机器人手臂的二阶动力学模型参数，并将其转换为离散时间系统。对于参考信号，可以选择方波或正弦波形式。然后分别实现了三种控制器的具体算法：MRC通过定义参考模型参数并训练神经网络来实现控制；NNPC利用预测模型神经网络并结合优化算法求解控制序列；NARMA-L2则通过两个神经网络分别建模f和g函数，进而实现控制律。最后，对三种控制器进行了性能比较，包括计算均方根误差、最大误差、调节时间等指标，并绘制了响应曲线和跟踪误差曲线。此外，还强调了机器人手臂模型参数的一致性和参考信号设置的规范性，提出了常见问题的解决方案以及性能比较的标准化方法。 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB编程语言的研究人员或工程师，以及对神经网络控制理论有一定了解的技术人员。 使用场景及目标：①理解不同类型的神经网络控制器的工作原理；②掌握在MATLAB中实现这些控制器的方法；③学会如何设置合理的参考信号并保证模型参数的一致性；④能够根据具体的性能指标对比不同控制器的效果，从而选择最适合应用场景的控制器。 其他说明：本文档不仅提供了完整的实验代码，还对每个步骤进行了详细的注释，有助于读者更好地理解每段代码的功能。同时，针对可能出现的问题给出了相应的解决办法，确保实验结果的有效性和可靠性。为了使性能比较更加公平合理，文档还介绍了标准化的测试流程和评估标准，这对于进一步研究和应用具有重要的指导意义。
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该资源为scipy-0.11.0.tar.gz，欢迎下载使用哦！
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