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当当网HTML页面(练习)
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ADC/DAC 转换电路设计 含PCB图和原理图
09年电子设计大赛培训时做的。工具:protel 99 seADC部分使用AD9280芯片。DAC部分使用AD9762。运放使用AD8052。并用无源滤波器实现滤波。含原理图和PCB图。心血啊!!
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迭代学习控制 孙明轩
【实例简介】本人资源全部来自互联网,仅供学习参考、交流之用,请及时删除,如果喜欢副本内容请购买正版。
迭代学习控制 孙明轩
第一章 迭代学习控制系统
1、1 迭代学习控制系统概论
1、2 迭代学习控制过程的...
1、3 简单实例
第二章 线性系统的迭代学习控制
2、1 D 型学习律
2、2 PID 型学习律
2、3 正则线性系统的迭代...
2、4 非正则线性系统的迭...
2、5 P 型学习律
2、6 最优学习律
2、7 基于脉冲响应的学习律
第三章 非线性系统的迭代学习控制
3、1 高阶学习律
3、2 滤波器型学习律
3、3 模型算法学习律
3、4 模型参考学习律
3、5 非线性时滞系统的迭...
3、6 非正则非线性系统的...
第四章 鲁棒迭代学习控制
4、1 PID 型遗忘因子学习律
4、2 P 型遗忘因子学习律
4、3 选择学习算法
4、4 鲁棒收敛性
4、5 高增益反馈学习律
4、6 反馈-前馈迭代学习控...
4、7 非正则系统的反馈-前...
第五章 任意固定初态下的迭代学习控制
5、1 D 型学习律的极限轨迹
5、2 PD 型学习律的极限轨...
5、3 带有初始误差修正的...
5、4 其它形式的学习律
5、5 非正则系统的迭代学...
5、6 高阶非正则系统的迭...
第六章 迭代学习控制系统的 2-D 分析
6、1 Roesser 模型
6、2 正则线性离散系统的...
6、3 非正则线性离散系统...
6、4 含初始修正的学习律
6、5 线性时滞系统的迭代...
第七章 迭代学习辨识
7、1 迭代学习辨识的表述
7、2 系统初态已知时的迭...
7、3 鲁棒迭代学习辨识
7、4 系统初态未知时的迭...
7、5 外弹道气动系数辨识
第八章 迭代学习控制的回顾与展望
8、1 研究现状
8、2 研究方向
附录 迭代学习控制理论的数学基础
A、1 Bellman-Gronwall 引...
A、2 差分不等式
A、3 向量函数的微分中值...
A、4 向量与矩阵的范数
A、5 λ范数
参考文献
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信捷PLC恒压供水程序
信捷PLC控制的恒压供水程序,有详解,信捷PLC一拖二梯形图程序
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【PDF】《Machine learning A Probabilistic Perspective》 MLAPP;by Kevin Murphy
完整版,带目录,机器学习必备经典;大部头要用力啃。Machine learning A Probabilistic PerspectiveMachine LearningA Probabilistic PerspectiveKevin P. MurphyThe mit PressCambridge, MassachusettsLondon, Englando 2012 Massachusetts Institute of TechnologyAll rights reserved. No part of this book may be reproduced in any form by any electronic or mechanicalmeans(including photocopying, recording, or information storage and retrieval)without permission inwriting from the publisherFor information about special quantity discounts, please email special_sales@mitpress. mit. eduThis book was set in the HEx programming language by the author. Printed and bound in the UnitedStates of AmLibrary of Congress Cataloging-in-Publication InformationMurphy, Kevin Png:a piobabilistctive/Kevin P. Murphyp. cm. -(Adaptive computation and machine learning series)Includes bibliographical references and indexisBn 978-0-262-01802-9 (hardcover: alk. paper1. Machine learning. 2. Probabilities. I. TitleQ325.5M872012006.31-dc232012004558109876This book is dedicated to alessandro, Michael and stefanoand to the memory of gerard Joseph murphyContentsPreactXXVII1 IntroductionMachine learning: what and why?1..1Types of machine learning1.2 Supervised learning1.2.1Classification 31.2.2 Regression 83 Unsupervised learning 91.3.11.3.2Discovering latent factors 111.3.3 Discovering graph structure 131.3.4 Matrix completion 141.4 Some basic concepts in machine learning 161.4.1Parametric vs non-parametric models 161.4.2 A simple non-parametric classifier: K-nearest neighbors 161.4.3 The curse of dimensionality 181.4.4 Parametric models for classification and regression 191.4.5Linear regression 191.4.6Logistic regression1.4.7 Overfitting 221.4.8Model selection1.4.9No free lunch theorem242 Probability2.1 Introduction 272.2 A brief review of probability theory 282. 2. 1 Discrete random variables 282. 2.2 Fundamental rules 282.2.3B292. 2. 4 Independence and conditional independence 302. 2. 5 Continuous random variable32CONTENTS2.2.6 Quantiles 332.2.7 Mean and variance 332.3 Some common discrete distributions 342.3.1The binomial and bernoulli distributions 342.3.2 The multinomial and multinoulli distributions 352. 3.3 The Poisson distribution 372.3.4 The empirical distribution 372.4 Some common continuous distributions 382.4.1 Gaussian (normal) distribution 382.4.2Dte pdf 392.4.3 The Laplace distribution 412.4.4 The gamma distribution 412.4.5 The beta distribution 422.4.6 Pareto distribution2.5 Joint probability distributions 442.5.1Covariance and correlation442.5.2 The multivariate gaussian2.5.3 Multivariate Student t distribution 462.5.4 Dirichlet distribution 472.6 Transformations of random variables 492. 6. 1 Linear transformations 492.6.2 General transformations 502.6.3 Central limit theorem 512.7 Monte Carlo approximation 522.7.1 Example: change of variables, the MC way 532.7.2 Example: estimating T by Monte Carlo integration2.7.3 Accuracy of Monte Carlo approximation 542.8 Information theory562.8.1Entropy2.8.2 KL dive572.8.3 Mutual information 593 Generative models for discrete data 653.1 Introducti653.2 Bayesian concept learning 653.2.1Likelihood673.2.2 Prior 673.2.3P683.2.4Postedictive distribution3.2.5 A more complex prior 723.3 The beta-binomial model 723.3.1 Likelihood 733.3.2Prior743.3.3 Poster3.3.4Posterior predictive distributionCONTENTS3.4 The Dirichlet-multinomial model 783. 4. 1 Likelihood 793.4.2 Prior 793.4.3 Posterior 793.4.4Posterior predictive813.5 Naive Bayes classifiers 823.5.1 Model fitting 833.5.2 Using the model for prediction 853.5.3 The log-sum-exp trick 803.5.4 Feature selection using mutual information 863.5.5 Classifying documents using bag of words 84 Gaussian models4.1 Introduction974.1.1Notation974. 1.2 Basics 974. 1.3 MlE for an mvn 994.1.4 Maximum entropy derivation of the gaussian 1014.2 Gaussian discriminant analysis 1014.2.1 Quadratic discriminant analysis(QDA) 1024.2.2 Linear discriminant analysis (LDA) 1034.2.3 Two-claSs LDA 1044.2.4 MLE for discriminant analysis 1064.2.5 Strategies for preventing overfitting 1064.2.6 Regularized LDA* 104.2.7 Diagonal LDA4.2.8 Nearest shrunken centroids classifier1094.3 Inference in jointly Gaussian distributions 1104.3.1Statement of the result 1114.3.2 Examples4.3.3 Information form 1154.3.4 Proof of the result 1164.4 Linear Gaussian systems 1194.4.1Statement of the result 1194.4.2 Examples 1204.4.3 Proof of the result1244.5 Digression: The Wishart distribution4.5. 1 Inverse Wishart distribution 1264.5.2 Visualizing the wishart distribution* 1274.6 Inferring the parameters of an MVn 1274.6.1 Posterior distribution of u 1284.6.2 Posterior distribution of e1284.6.3 Posterior distribution of u and 2* 1324.6.4 Sensor fusion with unknown precisions 138
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adams与matlab联合仿真例子
详细阐述adams与matlab联合仿真的例子,绝对正确没商量,正版教程,一学就会。
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高斯金字塔的matlab代码
高斯金字塔的matlab代码.给大家分享。
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ARM.CMSIS.4.5.0.pack
这个是ARM公司的官方的支持包,为方便大家在国内使用下载,现上传上来给大家共享
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先进PID控制MALAB仿真
先进PID控制MALAB仿真,作者:刘金琨。很好的一本将PID控制的书,其中还有结合模糊、神经网络、遗传算法、专家控制等
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php网络直播聊天室源码
php网络直播聊天室源码财经直播聊天室系统喊单直播间系统源码
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