基于混合密度网络的天线副面调整机构方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3 论文主要工作与章节安排 | 第19-21页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第19页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 混合密度网络的算例仿真 | 第21-31页 |
| 2.1 神经元模型 | 第21-23页 |
| 2.2 常见神经网络模型 | 第23-26页 |
| 2.2.1 误差反向传播网络 | 第23-25页 |
| 2.2.2 径向基神经网络 | 第25-26页 |
| 2.3 混合密度网络算例仿真 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 六自由度并联机构误差分析 | 第31-46页 |
| 3.1 并联机构的发展概况 | 第31-32页 |
| 3.2 六自由度并联机构的结构及误差分析 | 第32-35页 |
| 3.2.1 六自由度平台结构 | 第33-34页 |
| 3.2.2 六自由度平台误差分析 | 第34-35页 |
| 3.3 六自由度并联机构的运动学分析 | 第35-37页 |
| 3.3.1 运动学逆解 | 第35-36页 |
| 3.3.2 运动学正解 | 第36-37页 |
| 3.4 六自由度并联机构仿真数据产生 | 第37-45页 |
| 3.4.1 仿真数据产生思路 | 第37-40页 |
| 3.4.2 仿真数据 | 第40-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于混合密度网络的数据仿真 | 第46-67页 |
| 4.1 网络的输出——支腿补偿量 | 第46-52页 |
| 4.2 传统神经网络在仿真数据中的应用 | 第52-56页 |
| 4.2.1 传统神经网络的数据仿真 | 第52-54页 |
| 4.2.2 传统神经网络仿真结果分析 | 第54-56页 |
| 4.3 基于混合密度网络的数据仿真分析 | 第56-64页 |
| 4.3.1 混合密度网络算法 | 第56-60页 |
| 4.3.2 混合密度网络的数据仿真 | 第60-62页 |
| 4.3.3 混合密度网络仿真结果分析 | 第62-64页 |
| 4.4 两种网络仿真结果的比较 | 第64-65页 |
| 4.4.1 两种网络的综合对比 | 第64页 |
| 4.4.2 混合密度网络的输出结果分析 | 第64-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 软件的设计及其应用 | 第67-73页 |
| 5.1 天线副面调整软件 | 第67-71页 |
| 5.1.1 天线副面调整软件的设计方案 | 第67-68页 |
| 5.1.2 天线副面调整软件的总体设计 | 第68-71页 |
| 5.2 软件的实际应用 | 第71-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73页 |
| 6.2 前景展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 作者简介 | 第79-80页 |
| 1.基本情况 | 第79页 |
| 2.教育背景 | 第79-80页 |
