针对传统 BP 神经网络在未知环境下机器人路径规划及避障算法中存在权值调节收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等问题，基于权值调节收敛速度与学习率之间的关系，通过引入调节因子及设置参数 k inc 和 k dec 对传统 BP 神...针对传统 BP 神经网络在未知环境下机器人路径规划及避障算法中存在权值调节收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等问题，基于权值调节收敛速度与学习率之间的关系，通过引入调节因子及设置参数 k inc 和 k dec 对传统 BP 神经算法进行了改进，实现了学习率的大小动态调节，优化了权值的收敛．利用改进后 BP 神经网络算法，给出了一种新型机器人二级 BP 神经网络避障控制模型．仿真结果表明：该模型用于障碍物实时识别及机器人快速避障时有效可行，障碍物识别率达到80．5％～99．5％，避障路径趋近最优直线路径．展开更多
文摘针对传统 BP 神经网络在未知环境下机器人路径规划及避障算法中存在权值调节收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等问题，基于权值调节收敛速度与学习率之间的关系，通过引入调节因子及设置参数 k inc 和 k dec 对传统 BP 神经算法进行了改进，实现了学习率的大小动态调节，优化了权值的收敛．利用改进后 BP 神经网络算法，给出了一种新型机器人二级 BP 神经网络避障控制模型．仿真结果表明：该模型用于障碍物实时识别及机器人快速避障时有效可行，障碍物识别率达到80．5％～99．5％，避障路径趋近最优直线路径．
文摘为了满足嵌入式系统应用软件需求,快速地在嵌入式系统中进行应用软件的开发,采用了将基于桌面Windows应用程序移植到嵌入式系统中进行开发和应用的方法.为此针对嵌入式操作系统Windows CE的特性以及它的编译环境EVC的特点,研究了Win 32 API和Windows CE API和基于类库MFC和Windows CE MFC在开发和移植过程中的不同之处,提出了程序的移植策略和移植步骤.通过该方法我们成功的将某故障诊断专家系统移植到嵌入式系统中进行了开发和应用,得到了满意的结果.实践表明应用这种软件移植方法是加快嵌入式系统软件开发效率和提高软件质量的有效途径之一.
