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机器手自适应控制 5个源码

于 2018-03-22 发布 文件大小:54KB
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代码说明：

  包括5个资源，分别是：机械手滑模鲁棒控制示例，机器手自适应控制，机器人鲁棒PD控制，二自由度机械臂鲁棒轨迹跟踪控制，不确定性摩擦特性的不确定机械系统鲁棒补偿控制。 该资源对二自由度的机械臂仿真有极大的帮助！(It includes 5 resources, namely, manipulator sliding mode robust control example, robot hand adaptive control, robot robust PD control, two degree of freedom manipulator robust trajectory tracking control, uncertain friction characteristics of uncertain mechanical system robust compensation control. The resource is of great help to the simulation of the two degree of freedom manipulator.)

文件列表：

二自由度机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制\chap8_4armplot.m, 352 , 2007-04-30
二自由度机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制\chap8_4ctrl.m, 1564 , 2018-03-12
二自由度机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制\chap8_4input.m, 1059 , 2018-03-11
二自由度机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制\chap8_4plant.m, 1626 , 2018-03-12
二自由度机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制\chap8_4plot.m, 834 , 2018-03-12
二自由度机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制\chap8_4sim.mdl, 39976 , 2018-03-12
机器人鲁棒PD控制\chap2_2adapt.m, 1628 , 2018-03-15
机器人鲁棒PD控制\chap2_2ctrl.m, 1904 , 2018-03-20
机器人鲁棒PD控制\chap2_2ctrlnew.m, 2146 , 2007-01-30
机器人鲁棒PD控制\chap2_2input.m, 765 , 2018-03-16
机器人鲁棒PD控制\chap2_2plant.m, 1517 , 2018-03-16
机器人鲁棒PD控制\chap2_2plot.m, 838 , 2007-01-28
机器人鲁棒PD控制\chap2_2sim.mdl, 31085 , 2018-03-16
机器人鲁棒PD控制\chap2_2sim.mdl.r13, 10140 , 2007-08-21
机器手自适应控制\chap8_3adapt.m, 1995 , 2018-03-14
机器手自适应控制\chap8_3ctrl.m, 1644 , 2018-03-14
机器手自适应控制\chap8_3input.m, 750 , 2018-03-14
机器手自适应控制\chap8_3plant.m, 1334 , 2018-03-16
机器手自适应控制\chap8_3plot.m, 866 , 2006-07-09
机器手自适应控制\chap8_3sim.mdl, 30648 , 2018-03-14
机器手自适应控制\chap8_3sim.mdl.r13, 10150 , 2007-08-12
机械手滑模鲁棒控制\chap7_1ctrl.m, 1545 , 2018-03-20
机械手滑模鲁棒控制\chap7_1plant.m, 1376 , 2006-07-20
机械手滑模鲁棒控制\chap7_1plot.m, 424 , 2006-07-20
机械手滑模鲁棒控制\chap7_1sim.mdl, 11281 , 2007-08-11
不确定性摩擦特性的不确定机械系统鲁棒补偿控制\chap8_1ctrl.m, 1304 , 2018-03-10
不确定性摩擦特性的不确定机械系统鲁棒补偿控制\chap8_1fricplot.m, 342 , 2018-03-10
不确定性摩擦特性的不确定机械系统鲁棒补偿控制\chap8_1input.m, 1106 , 2018-03-11
不确定性摩擦特性的不确定机械系统鲁棒补偿控制\chap8_1plant.m, 1046 , 2018-03-10
不确定性摩擦特性的不确定机械系统鲁棒补偿控制\chap8_1plot.m, 214 , 2018-03-12
不确定性摩擦特性的不确定机械系统鲁棒补偿控制\chap8_1sim.mdl, 9224 , 2007-08-12
不确定性摩擦特性的不确定机械系统鲁棒补偿控制\desktop.ini, 46 , 2018-02-24
二自由度机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制, 0 , 2018-03-12
机器人鲁棒PD控制, 0 , 2018-03-20
机器手自适应控制, 0 , 2018-03-14
机械手滑模鲁棒控制, 0 , 2018-03-20
不确定性摩擦特性的不确定机械系统鲁棒补偿控制, 0 , 2018-03-10

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    地形数据显示matlab文件包,这是一个工具程序包.(The terrain data matlab file bag This is a tool package written by foreigners)
    2012-07-18 20:42:28下载
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  • adaboost
    AdaBoost元算法属于boosting系统融合方法中最流行的一种，说白了就是一种串行训练并且最后加权累加的系统融合方法。 具体的流程是：每一个训练样例都赋予相同的权重，并且权重满足归一化，经过第一个分类器分类之后， 计算第一个分类器的权重alpha值，并且更新每一个训练样例的权重，然后再进行第二个分类器的训练，相同的方法....... 直到错误率为0或者达到指定的训练轮数，其中最后预测的标签计算是各系统*alpha的加权和，然后sign（预测值）。 可以看出，训练流程是串行的，并且训练样例的权重是一直在变化的，分错的样本的权重不断加大，正确的样本的权重不断减小。 AdaBoost元算法是boosting中流行的一种，还有其他的系统融合的方法，比如bagging方法以及随机森林。 对于非均衡样本的处理，一般可以通过欠抽样(undersampling)或者过抽样(oversampling)，欠抽样是削减样本的数目， 过抽样是重复的选取某些样本，最好的方法是两种进行结合的方法。 同时可以通过删除离决策边界比较远的样例。 (AdaBoost boosting systems dollar fusion algorithm is the most popular one, it plainly systems integration approach is a serial train and final weighted cumulative. Specific process is: Each training example is given equal weight, and the weights satisfy normalization, after the first classifiers after Calculating a first classifier weights alpha value for each sample and updates right weight training, and then the second classifier training, the same way ....... 0, or until the specified error rate training rounds, wherein the label is the calculation of the final prediction system* alpha weighted and then sign (predicted value). As can be seen, the training process is serial, and weight training examples is always changing, the right of the wrong sample weight continued to increase, the right to correct sample weight decreasing. AdaBoost algorithm is an element, as well as other methods of boosting popular systems integration, such as bagging and random forest method. For )
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