1) H ∞model approximation
H∞模型逼近
3) approximate model
逼近模型
1.
Compensated approximate model-control with nonlinear actuator
考虑非线性执行器的补偿逼近模型控制
4) approximate inverse model
逼近逆模型
1.
An integrated control method based on approximate inverse model and tendency rate for a class of nonlinear system is presented.
提出基于逼近逆模型及趋近律的综合控制方法来综合一类非线性系统的控制律。
5) Multiple models approximation
多模型逼近
6) model approximation degree
模型逼近度
1.
On the basis of the paper (8),we present a self-adaptive learning algorithm for a feedforward neural network by making use of the model approximation degree and the variation ratio of error function to its gradient norm The algorithm is tested on Fish′s plant classification problem and good results are achieved, improving that given in paper (8)
在文［８］的工作基础上，利用模型逼近度和训练误差函数值相对误差函数梯度向量长度的变化率，给出前馈神经网络的一个自适应学习算法对一具体的分类问题进行计算，结果表明本文算法效果良好，改进了文［８］的算法
2.
In this paper,the concept of model approximation degree and a jump strategy are combined to give a new adaptive learning algorithm for BP neural network.
本文利用模型逼近度的概念和跳步策略，给出ＢＰ神经网络的一个自适应跳步学习算法，对Ｆｉｓｈｅｒ提出的分类问题和一个实际的非线性时间序列预测问题进行计算，结果表明本文算法取得了良好的效果。
补充资料：AutoCad 教你绘制三爪卡盘模型,借用四视图来建模型
小弟写教程纯粹表达的是建模思路,供初学者参考.任何物体的建摸都需要思路,只有思路多,模型也就水到渠成.ok废话就不说了.建议使用1024X768分辨率
开始
先看下最终效果
第一步,如图所示将窗口分为四个视图
第二步,依次选择每个窗口,在分别输入各自己的视图
第三步,建立ucs重新建立世界坐标体系,捕捉三点来确定各自的ucs如图
第四步,初步大致建立基本模型.可以在主视图建立两个不同的圆,在用ext拉升,在用差集运算.如图:
第五步:关键一步,在此的我思路是.先画出卡爪的基本投影,在把他进行面域,在进行拉升高度分别是10,20,30曾t形状.如图:
第六步:画出螺栓的初步形状.如图
第七步:利用ext拉升圆,在拉升内六边形.注意拉升六边行时方向与拉升圆的方向是相反的.
之后在利用差集运算
第八步:将所得内螺栓模型分别复制到卡爪上,在利用三个视图调到与卡爪的中心对称.效果如图红色的是螺栓,最后是差集
第九步:阵列
第10步.模型就完成了
来一张利用矢量处理的图片
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条