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    发布时间:2019-11-16 16:46:55 文章来源:挂号网 阅读次数:923

      摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-19页课题的研究背景和意义第10-11页国内外轮胎检测设备研究现状第11-17页国外研究现状第11-14页国内研究现状第14-17页论文的研究内容及结构安排第17-19页第2章X射线轮胎缺陷检测系统设计第19-35页轮胎构造及缺陷分析第19-26页子午线轮胎内部结构分析第19-20页轮胎X光图像的区域划分第20-22页轮胎缺陷分析第22-26页射线轮胎检测系统的硬件组成第26-28页轮胎X光缺陷自动检测软件设计第28-34页选择开发环境第28-29页软件功能模块介绍第29-32页软件缺陷检测流程第32-34页本章小结第34-35页第3章基于数字图像处理的检测算法设计第35-58页轮胎X光图像的预处理第35-37页中值滤波第35-36页直方图均衡化第36-37页帘线缺陷检测算法研究第37-43页二值化算法第37-40页帘线缺陷检测算法第40-43页杂物缺陷检测算法研究第43-48页形态学处理算法第43-46页杂物缺陷检测算法第46-48页带束层缺陷检测算法研究第48-55页零度带束层弯曲缺陷检测算法第48-50页带束层边部打折检测算法第50-52页带束层搭接缺陷检测算法第52-55页气泡缺陷检测算法研究第55-57页本章小结第57-58页第4章基于深度学习的检测算法设计第58-74页深度学习算法第58-66页监督学习第58-59页激活函数第59-62页逻辑回归第62-63页梯度下降法第63-64页反向传播算法第64-66页基于FasterRCNN的缺陷检测算法第66-73页卷积神经网络结构第66-68页区域建议网络第68-69页图像分割算法第69-72页网络缺陷检测流程第72-73页本章小结第73-74页第5章系统应用及实验分析第74-78页软件的系统应用第74页软件实验结果及分析第74-77页本章小结第77-78页结论第78-80页参考文献第80-84页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第84-86页致谢第86页  5月8日,由江阴农商银行全程参与的江阴公交银联移动支付项目正式上线发布。 

      摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-24页课题研究背景及意义第10-11页移动机器人SLAM技术国内外研究现状第11-16页基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法研究现状第11-13页基于粒子滤波的SLAM算法研究现状第13-16页面向SLAM的特征观测方法研究现状第16-20页面向SLAM的特征观测方法的国外研究现状第17-18页面向SLAM的特征观测方法的国内研究现状第18-20页中数据关联方法研究现状第20-22页关联方法的国外研究现状第20-22页关联方法的国内研究现状第22页研究内容与研究方法第22-23页论文章节安排第23-24页第2章SLAM系统建模第24-30页引言第24页系统建模第24-29页移动机器人系统平台第24页坐标系统的建立第24-25页移动机器人运动学模型第25-26页地图模型和特征模型第26-27页传感器观测模型第27-29页本章小结第29-30页第3章室内环境线特征提取方法研究第30-42页引言第30页室内环境线特征的观测第30-34页激光数据采集第30-31页点特征区域的分割第31-34页室内特征点区域的细分割第34-37页特征提取算法的选取第35页算法的改进第35-37页室内环境线特征的提取方法第37-38页最小二乘法的基本原理第37-38页线段端点的确定第38页室内环境线特征提取算法验证第38-40页本章小结第40-42页第4章室内环境线特征数据关联方法研究第42-66页引言第42页数据关联的基本概念第42-45页中数据关联问题数学描述第42-43页数据关联的数学模型描述第43-45页面向线特征的标准独立兼容最近邻数据关联方法设计第45-52页门限过滤第45-46页标准的ICNN数据关联方法第46-47页试验验证及结果分析第47-52页面向线特征的改进ICNN数据关联方法设计第52-58页标准ICNN数据关联方法的局限性第52页误匹配及其判定规则设计第52-53页关联特征保留原则及关联正确率判断模型设计第53-55页改进的ICNN线特征数据关联方法步骤第55页试验验证及结果分析第55-58页基于蚁群算法的独立兼容最近邻数据关联方法设计第58-64页蚁群算法模型的建立第58-59页基于蚁群算法的数据关联方法设计第59-61页试验验证及结果分析第61-64页本章小结第64-66页第5章基于线特征的EKF-SLAM方法设计研究第66-78页引言第66页滤波的基本原理第66-68页基于线特征的EKF-SLAM方法设计第68-71页室内环境下移动机器人SLAM算法验证第71-76页本章小结第76-78页结论第78-80页参考文献第80-86页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第86-88页致谢第88页摘要第6-8页ABSTRACT第8-9页第一章绪论第12-18页研究目的与意义第12-13页国内外研究现状第13-15页运动目标检测研究现状第13-14页视觉显著性检测研究现状第14-15页存在的问题第15-16页研究内容第16页技术路线第16页论文的组织结构第16-18页第二章基于时域的运动目标检测方法研究第18-26页运动目标检测基本方法第18-20页帧差法第18-19页背景差分法第19页光流法第19-20页混合高斯背景建模方法第20-21页改进的视觉背景提取算法第21-25页背景模型初始化第22-23页前景检测第23页背景模型更新第23-24页效果分析第24-25页本章小结第25-26页第三章基于视觉注意力的空间显著性检测第26-36页视觉系统及注意力机制第26-29页人类视觉系统第26-27页视觉注意力机制第27-29页基于情景感知的显著性检测方法第29-30页基于直方图对比度的显著性检测方法第30-31页基于密集稀疏重建的显著性检测方法第31-33页显著性检测实验对比第33-34页本章小结第34-36页第四章基于时空显著性融合的大田视频运动目标检测方法第36-52页基于时空显著性融合的大田视频运动目标检测第36-42页理论分析第36-38页时间显著图消除高频扰动及鬼影第38-39页时空显著性融合第39-42页实验验证与定量分析第42-48页数据整理及标记第43-44页实验验证第44-47页定量分析第47-48页系统实现第48-50页本章小结第50-52页第五章总结与展望第52-54页总结第52页创新性第52-53页展望第53-54页参考文献第54-58页致谢第58-60页个人简历第60页摘要第5-7页abstract第7-8页第1章绪论第11-17页研究目的和意义第11-12页课题的国内外研究现状第12-15页主要内容和组织结构第15-17页第2章卷积神经网络理论介绍第17-31页人工神经网络第17-23页感知机模型第17-19页人工神经网络第19-22页反向传播第22-23页卷积神经网络概述第23-26页局部感受野与权值共享第23-24页卷积层与降采样层第24-25页的反向传播第25-26页深度残差网络第26-29页残差学习第26-27页残差网络第27-29页本章小结第29-31页第3章基于视角朝向信息的行人重识别第31-47页基于视角朝向信息的行人重识别第31-37页基于视角朝向信息的行人重识别模型框架第32-33页视角朝向预测模块第33页视角分离模块第33-34页深度可分离模块第34-36页训练方法第36-37页仿真实验与结果分析第37-46页实验环境第37页数据集介绍第37-39页评价指标第39-40页数据集增强第40页学习率设置第40-44页算法有效性验证第44-46页算法先进性验证第46页本章小结第46-47页第4章基于分离式GAN半监督学习的行人重识别第47-54页半监督学习应用与行人重识别的缺陷第47-50页基于GAN半监督学习行人重识别方法第48-49页实验与结果分析第49-50页分离式GAN半监督学习的行人重识别第50-53页分离式GAN半监督学习行人重识别方法第50-51页仿真实验与结果分析第51-53页本章小结第53-54页结论第54-56页参考文献第56-60页攻读硕士学位期间发表论文和取得的科研成果第60-62页致谢第62页 

    365体育足球注册《食货《金瓶梅》——晚明市井生活》(侯会)【简介摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第11-17页课题的研究背景及意义第11-13页国内外研究现状第13-15页课题的主要工作及内容编排第15-17页第2章船舶避碰基本方法分析第17-25页引言第17页船舶避让过程第17-18页船舶会遇姿态与责任判定第18-19页碰撞危险的识别与判定第19-20页“安全会遇”中的术语第19页“碰撞危险”的含义第19-20页紧迫局面与紧迫危险第20-21页船舶避让行动第21-22页碰撞危险度第21页避让行动的确定第21-22页多船会遇第22-23页多船会遇局面的定义第22页多船会遇局面的划分第22-23页本章小结第23-25页第3章基于改进BP神经网络的船舶碰撞危险度估算方法第25-37页引言第25页人工神经网络基本原理第25-26页人工神经网络的概念第25页人工神经网络在船舶避碰领域的优势第25-26页人工神经网络估算船舶碰撞危险度第26页神经网络第26-29页传统BP神经基本思想第26-27页传统BP算法的数学描述第27-28页传统BP神经网络学习过程第28-29页改进BP神经网络第29-31页优化自适应学习率法第29-30页附加动量项法第30-31页改进后的神经网络第31页基于BP神经网络的碰撞危险度模型第31-32页研究基于BP算法的危险度模型的意义第31-32页神经网络危险度估算模型第32页仿真与结论第32-36页本章小结第36-37页第4章基于分布式遗传算法的船舶避碰路径规划第37-51页引言第37页遗传算法第37-43页遗传算法的应用第37-38页遗传算法原理第38-39页遗传算法的基本操作第39-43页分布式遗传算法第43-44页改进遗传算法第43-44页分布式遗传算法第44页多目标下智能避碰算法实现第44-49页智能避碰的基本思路第45-46页编码方法第46页交叉操作第46-47页目标函数的确定第47-49页本章小结第49-51页第5章基于分布式遗传算法的船舶避碰路径规划仿真第51-61页引言第51页仿真系统设计第51-55页避碰算法决策流程第51-52页程序界面设计第52-55页分布式遗传算法参数优化第55-58页交叉概率参数优化第55-56页变异概率参数优化第56-58页多目标下会遇避碰仿真第58-60页本章小结第60-61页结论第61-63页参考文献第63-67页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第67-69页致谢第69页Youcant:您不可以doanyworkoutsideyourbusiness,forexampleworkwhereyoureemployedbyanotherbusiness在您的生意之外做任何其他工作,如被其他企业雇用工作getpublicfunds获得公共基金YoucancometotheUKwithaTier1(Entrepreneur)visaforamaximumof3yearsand4months.您可以通过T1(企业家)签证来到英国,最长为3年零4个月。调查组聘请的专家组调取了事故桥梁及相邻两联桥梁的9大类相关资料,并进行技术层面分析,待综合各方相关资料后,专家组将对事故原因作出进一步分析判断,最终形成技术分析报告。

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      同时,各派驻机构督促各驻在单位及时向市纪委监委移送在日常工作及调研、检查、督查、考核等活动中发现以下八种问题情形,即:落实习近平总书记重要批示精神和党中央重大决策部署不力,造成严重后果的;严重违反中央八项规定精神的;工作中存在形式主义、官僚主义,造成严重后果或恶劣影响的;工作中搞“形象工程”“政绩工程”,弄虚作假,造成不良后果的;有关部门单位或领导干部失职失责、贻误工作,不执行或变通执行中央、省、市决策部署,造成不良影响的;违规违纪问题疑难、复杂,需要进一步深查的;存在以权谋私、贪污贿赂等腐败问题的;其他需要市纪委监委办理的腐败和作风问题线索等。(流传版本1)(流传版本2)可以看到,网传的这两个版本之间可以贷款的额度以及贷款方式还是有差别的,但无论是哪一个版本,其结果都是。摘要第6-7页Abstract第7-8页1绪论第12-22页选题背景第12-14页研究目的及意义第14-15页研究目的第14页研究意义第14-15页国内外研究现状第15-18页国内研究现状第15-17页国外研究现状第17-18页研究现状评述第18页研究内容和方法第18-21页研究内容第18-19页研究方法第19-20页技术路线第20-21页本文创新点第21-22页2BIM及施工阶段成本控制相关理论综述第22-29页相关理论第22-25页概念的演化及发展第22-23页特点第23-24页功能第24-25页施工阶段成本控制相关理论第25-29页施工阶段成本组成第25-26页施工阶段成本控制原理第26-27页施工阶段成本控制方法第27-29页3基于BIM的建设工程项目施工阶段成本控制应用第29-37页建设工程项目施工阶段成本控制难点第29-30页基于BIM的建设工程项目施工阶段成本控制应用价值第30-33页宏观应用价值第31页微观应用价值第31-32页其他价值第32-33页基于BIM的建设工程项目施工阶段成本控制效果评价第33-37页评价指标的选择第33页评价指标权重确定第33-35页评价模型构建第35-37页4基于BIM的建设工程项目施工阶段成本控制模型构建第37-51页总体模型构建设计第37-41页改进挣得值法第37-40页总体模型构建设计第40-41页模型信息库构建第41-44页模型集成第41-42页进度计划集成第42-43页成本信息集成第43页模型信息库的全面实现第43-44页基于BIM的施工阶段成本预测模型构建第44-48页成本预测模型设计第44-45页成本预测模型构建第45-48页基于BIM的施工阶段成本控制体系第48-51页成本监控第49页成本预警与响应第49-50页总成本预测第50-51页5基于BIM的建设工程项目施工阶段成本控制实证分析第51-66页项目概况第51页项目概况第51页工程难点第51页成本控制模型应用第51-60页模型数据库构建第51-52页施工前的成本预测第52-56页施工中的成本控制第56-60页成本控制效果评价第60-66页评价指标权重计算第60-62页隶属度计算第62-63页模糊综合评价计算第63-64页改进建议第64-66页6结论与展望第66-68页结论第66-67页展望第67-68页参考文献第68-71页攻读硕士期间发表学术论文情况第71-72页致谢第72-73页附录Ⅰ成本预测模型的Matlab软件程序语言第73-75页附录Ⅱ评价指标隶属度调查表第75-77页 

    365体育足球注册航拍“亚洲第一长”高空玻璃吊桥同时,各派驻机构督促各驻在单位及时向市纪委监委移送在日常工作及调研、检查、督查、考核等活动中发现以下八种问题情形,即:落实习近平总书记重要批示精神和党中央重大决策部署不力,造成严重后果的;严重违反中央八项规定精神的;工作中存在形式主义、官僚主义,造成严重后果或恶劣影响的;工作中搞“形象工程”“政绩工程”,弄虚作假,造成不良后果的;有关部门单位或领导干部失职失责、贻误工作,不执行或变通执行中央、省、市决策部署,造成不良影响的;违规违纪问题疑难、复杂,需要进一步深查的;存在以权谋私、贪污贿赂等腐败问题的;其他需要市纪委监委办理的腐败和作风问题线索等。

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      摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-19页研究背景及意义第10-11页国内外研究现状及分析第11-15页基于随机过程的预测模型第11-12页基于机器学习的预测模型第12-13页基于深度学习的预测模型第13-15页研究目标与内容第15-16页论文的组织结构第16-19页第2章深度EGU网络第19-31页引言第19页神经网络第19-27页深度学习第19-23页单元第23-25页网络第25-27页深度EGU神经网络第27-30页分析第27-28页单元第28-29页网络第29-30页本章小结第30-31页第3章深度CG-EGU网络第31-41页引言第31页模型优化方法第31-36页数据质量提升方法第31-34页模型训练方法第34-36页深度CG-EGU网络第36-40页网络第36-38页网络第38-40页本章小结第40-41页第4章实验及分析第41-53页实验目的及意义第41页实验环境第41-42页实验数据及预处理第42-44页实验数据第42页数据预处理第42-44页基于深度学习的软件可靠性度量模型第44-51页软件可靠性度量模型第44-47页性能评价指标第47-48页实验结果分析第48-51页本章小结第51-53页结论第53-55页参考文献第55-61页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第61-63页致谢第63页摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-22页课题研究背景及意义第10页小型USV国内外发展现状第10-14页小型USV国外发展现状第10-12页小型USV国内发展现状第12-14页避碰方法国内外研究现状第14-20页避碰方法的国外研究现状第14-17页避碰方法的国内研究现状第17-20页课题研究内容与方法第20-21页论文结构安排第21-22页第2章小型USV避碰行为理论基础第22-30页引言第22页综合环境感知态势第22-24页全局坐标系和局部坐标系第22页坐标系变换第22-24页传感器视域仿真模型第24-27页传感器视域模型第24-25页传感器仿真验证第25-27页避碰规划约束条件第27-28页本章小结第28-30页第3章小型USV避碰决策理论基础第30-44页引言第30页避碰规划基本理论第30-34页避碰规划过程第30-31页安全会遇距离第31-32页会遇态势划分第32-34页避碰规划数学模型第34-38页运动参数计算第34-37页实例计算验证第37-38页碰撞危险度模型第38-42页碰撞危险度第38-39页碰撞危险度计算第39-41页实例计算验证第41-42页本章小结第42-44页第4章静态未知环境的小型USV避碰规划方法研究第44-66页引言第44页静态未知环境中USV避碰规划第44-47页静态未知环境中USV避碰算法结构第44-46页静态未知环境中USV避碰规划策略第46-47页环境模型第47-54页可视图的表示方法第48页可视图的膨胀方法第48-51页可视图的构建方法第51-54页改进蚁群优化算法第54-59页蚁群优化算法基本原理第54页改进蚁群优化算法数学模型第54-57页改进蚁群优化算法步骤第57-59页静态未知环境的USV避碰仿真第59-65页静态未知环境中USV避碰仿真验证第59-61页静态未知环境中USV避碰对比仿真验证第61-65页本章小结第65-66页第5章动态环境的小型USV避碰规划方法研究第66-94页引言第66页动态已知环境中USV避碰规划第66-82页不考虑避碰规则的动态障碍避碰模型第66-69页动态已知环境中的USV避碰规划策略第69-70页不考虑避碰规则的USV动态避碰仿真验证第70-73页基于避碰规则的动态障碍避碰模型第73-75页基于避碰规则的USV动态避碰仿真验证第75-82页动态未知环境中USV避碰规划第82-89页动态未知障碍的运动预测第82-83页动态未知环境中的USV避碰规划策略第83-84页动态未知环境中的USV避碰仿真验证第84-89页高速运动条件下USV避碰规划第89-92页高速运动条件下的USV避碰规划策略第89页高速运动条件下的USV避碰仿真验证第89-92页本章小结第92-94页结论第94-96页参考文献第96-100页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第100-102页致谢第102页 

      目前整个项目的住宅主要以510、644㎡户型为主,均价10000-11000元/㎡。以坚定的姿态强力执纪问责。注:1.判断实际收货日期规则:(1)颐江网共同配送的订单:以客户实际签收商品第二日开始计算;(2)非颐江网配送的订单,按照第三方物流颐江网显示的实际到货日期第二日为准。 

    新万博手机客户端下载招商物业“对赌局”即将开启除了南理工(江阴校区)工程在与日推进外,周边各项工程也在紧张施工中。大家从表上还可以看到,澄江街道上榜只有5个楼盘,近郊地区(夏港、云亭、城东、南闸)有6个盘,乡镇地区(新桥、华士、青阳)4个楼盘。摘要第5-6页abstract第6页第1章绪论第10-18页课题的研究背景及意义第10-11页非线性控制方法研究现状第11-12页欠驱动水面船研究现状第12-13页欠驱动水面船镇定控制研究现状第13-16页本文主要工作及章节编排第16-18页第2章欠驱动水面船数学模型的建立及仿真验证第18-36页引言第18页运动参考坐标系第18-20页欠驱动水面船舶运动特性第20-24页运动学特性第20-21页动力学特性第21-24页欠驱动水面船的数学模型第24-26页船舶仿真验证第26-31页定常直航仿真实验第27-29页定常回转仿真实验第29-31页欠驱动船舶的特性研究第31-34页非完整特性第31-32页平衡点特性第32-33页平衡点处控制特性第33-34页本章小结第34-36页第3章欠驱动水面船简捷鲁棒镇定控制第36-54页引言第36页稳定理论第36-37页全局微分同胚变换第37-39页欠驱动水面船简捷鲁棒镇定控制器设计第39-43页控制器设计第39-42页系统的稳定性分析第42-43页系统的鲁棒性分析第43页仿真验证第43-52页基于齐次法设计的控制器第43-44页无风静水条件下的仿真第44-49页模型参数不确定情况下的仿真第49-52页本章小结第52-54页第4章欠驱动水面船自适应模糊镇定控制第54-76页引言第54页自适应模糊控制理论第54-56页模糊控制第54-56页自适应模糊控制第56页反步法的设计原理第56-57页反步法简介第56页反步法的设计步骤第56-57页全局微分同胚变换及其子系统划分第57-62页全局微分同胚变换第57-60页子系统划分第60-62页基于自适应模糊的欠驱动船舶镇定控制第62-69页系统1的控制器设计第63-65页系统2的控制器设计第65-66页系统的稳定性分析第66-69页仿真验证第69-75页自适应滑模反演控制器的设计第69-70页有界时变干扰条件下的仿真第70-75页本章小结第75-76页结论第76-78页参考文献第78-84页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第84-86页致谢第86页

      摘要第6-7页abstract第7-8页第1章绪论第11-19页研究背景及意义第11-12页国内外研究现状及分析第12-16页非智能路径规划方法第12-13页智能路径规划方法第13-15页强化学习路径规划方法第15-16页研究现状分析第16页研究内容第16-17页论文后续内容组织结构第17-19页第2章基于Dyna学习框架的DBQ路径规划算法第19-39页问题的提出与分析第19-20页强化学习路径规划方法第20-27页马尔科夫决策过程第20-24页基于时间差分的路径规划方法第24-25页学习框架下的路径规划方法第25-27页基于DBQ算法的移动机器人路径规划算法第27-33页环境信息与动作空间描述第27-29页神经网络动作选择器模型第29-30页路径规划算法设计第30-32页路径规划算法流程第32-33页仿真实验方案设计第33-35页环境模型与动作空间第33页奖赏函数设计第33-34页收敛条件设定第34-35页仿真结果与分析第35-38页本章小结第38-39页第3章连续状态空间下RDBQ路径规划算法第39-53页引言第39-40页基本原理概述第40-43页网络结构第40-41页学习算法第41-43页基于RDBQ算法的路径规划算法第43-45页值函数逼近器第43-44页算法设计与流程第44-45页算法的分层规划策略方法设计第45-47页仿真实验设计第47-48页环境信息描述第47页初始化第47-48页收敛条件设定第48页仿真结果与分析第48-51页本章小结第51-53页第4章基于Pioneer3移动机器人的路径规划实验与分析第53-61页机器人硬件平台第53-54页系统与VREP仿真平台第54-56页系统简介第54-55页系统架构分析第55-56页仿真系统与相关ROS接口第56页基于Pioneer3-DX平台的实验结果与分析第56-59页实验参数设置第57页真实环境Pioneer3-DX的仿真实验结果与分析第57-59页本章小结第59-61页结论第61-63页参考文献第63-69页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第69-71页致谢第71页摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-18页课题研究背景及意义第10-11页国内外研究现状第11-16页降雨干扰对雷达回波影响的研究现状第12-13页雷达图像中降雨干扰处理技术的研究现状第13-14页降雨强度估测的研究现状第14-16页本文主要内容及章节安排第16-18页第2章基于回波差异性的降雨干扰检测研究第18-42页航海雷达资料简介第18-22页波段航海雷达成像原理第18-21页海浪信息提取原理第21-22页降雨的空间不均匀性介绍第22-26页雨杂波特性分析第22-23页局部降雨现象第23-25页降雨干扰对雷达测浪的影响第25-26页实验数据说明第26-30页实验数据预处理技术第26-29页实验雷达图像来源说明第29-30页基于雷达图像回波差异性的降雨干扰检测算法研究第30-39页降雨图像特性分析第30-34页算法设计概述第34-35页基于雷达图像回波差异性的降雨干扰检测算法第35-39页实验验证结果及分析第39-40页本章小结第40-42页第3章基于波数能量谱的降雨干扰检测研究第42-54页傅里叶变换第42-43页雷达图像波数能量谱简介第43-44页波数第43页波数能量谱第43-44页基于雷达图像波数能量谱特性的降雨干扰检测算法研究第44-51页降雨图像波数能量谱特性第44-46页算法设计概述第46-47页基于海浪波数段能量占比的降雨干扰检测算法第47-51页实验验证结果及分析第51-52页验证结果第51页回波差异性法与波数能量谱法对比分析第51-52页本章小结第52-54页第4章基于航海雷达图像的降雨强度反演实验第54-66页降雨强度概述第54-55页实验数据的处理第55-57页数据的处理第55-56页数据拟合的评价参数第56-57页基于回波差异值的降雨强度关系的实验研究第57-60页雷达图像回波差异值与降雨强度关系研究第57-59页拟合效果评价第59-60页基于海浪波数段能量占比的降雨强度关系的实验研究第60-63页雷达图像海浪波数段能量占比与降雨强度关系研究第60-62页拟合效果评价第62-63页降雨强度等级的最终确定第63-65页本章小结第65-66页第5章航海雷达降雨干扰抑制技术设计第66-72页不同降雨强度干扰对海浪测量的影响第66-67页数据说明第66页不同降雨强度干扰对海浪测量的影响第66-67页基于波数域的雷达图像降雨干扰抑制技术设计第67-70页降雨干扰抑制技术设计概述第67-68页基于波数域的雷达图像降雨干扰抑制技术研究第68-70页航海雷达降雨干扰检测及抑制技术整体方案设计第70页本章总结第70-72页结论第72-74页参考文献第74-80页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第80-82页致谢第82页 

     
     

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