1、“.....求得关节力矩结果如图。数据较多可在中编程求解。将所得力矩数据与对应肌电信号数据置于同表格中，便于进步处理。图正常行走膝关节力矩本章小结本章建立了人体下肢动力学多刚体模型，直接利用多刚体系统动力学理论进行力学建模，方法简便，是研究人体运动的常用建模方法之。对惯性传感器记录的数据进行处理，利用角动量定理和关节质量质心回归方程，求得关节力矩，并将表面肌电信号关节力矩信号数据整合，为下章表面结电信号的识别做好准备。第四章基于神经网络的力矩预测人工神经网络概述神经网络控制属于先进控制技术，是用计算机做数字控制器的类算法。它是世纪年代以来，由于人工神经网络研究所取得的突破性进展，并且与现代控制理论相结合，而发展起来的自动控制领域的前沿学科之。它已成为智能控制的个新分支，为解决复杂的非线性不确知不确定系统的控制问题开辟了新途径。人工神经网络的特点人工神经网络，是在人类对大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现种功能的神经网络。它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是模仿大脑神经网络结构和功能而建立的种信息处理系统。它实际上是由大量简单元件相互连接而成的复杂网络......”。

2、“.....是能够进行复杂的逻辑操作和实现非线性关系的系统。人工神经网络是由人工神经元相互连接组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象简化，是模拟人类智能的条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并行信息处理学习联想模式分类记忆等。神经网络对控制领域有吸引力的特征能逼近任意范围上的非线性函数。信息的并行分布式处理与储存。便于用超大规模集成电路或光学集成电路系统实现，或用现有的计算机技术实现。可以多输入，多输出。能进行学习，以适应环境的变化。决定神经网络的整体性能的三大要素神经元之间相互连接的形式拓扑结构。神经元信息处理单元的特性。为适应环境而改善性能的学习规则。年建立的第个神经元模型模拟生物神经元模型，为神经网络的研究与发展奠定了基础。至今，已建立了多种神经元与网络的模型，取得了相当的成果，其中些模型被用于自动控制领域。神经网络在控制领域的进展随着人工神经网络技术的发展，其用途日益广泛，应用领域也在不断扩展，已在各工程领域中得到广泛应用。人工神经网络技术可用于如下信息处理工作函数逼近感知觉模拟多目标跟踪联想记忆及数据恢复等。具体而言......”。

3、“.....神经网络经过训练可有效地提取信号语音图像雷达声纳等感知模式的特征，并能解决现有启发式模式识别系统不能很好解决的不变测量自适应抽象或概括等问题。神经网络可以应用于模式识别的各个环节，如特征提取聚类分析边缘检测信号增强噪声抑制数据压缩等。模式识别是人工神经网络特别适宜求解的类问题，神经网络模式识别技术在各领域中的广泛应用是神经网络技术发展的个重要侧面。人工智能。专家系统是人工智能领域研究时间最长，应用最成功的技术，但人们在应用专家系统解决诸如语音识别图像处理和机器人控制等这类类似于人脑的形象思维的问题时，却遇到很大困难。神经网络为人工智能开辟了条崭新的途径，成为人工智能研究领域中的后起之秀。控制工程。神经网络在诸如机器人运动控制工业生产中的过程控制等复杂控制问题方面有独到之处。较之基于传统数字计算机的离散控制方式，神经网络更适于组成快速实时自适应控制系统。联想记忆。联想记忆的作用是用个不完整或模糊的信息联想出储存在记忆中的个完整清晰的模式来。如何提高模式存贮量和联想质量仍是神经网络的热点之。目前在这方面的应用有内容寻址器人脸识别器知识数据库等。信号处理......”。

4、“.....主要用于解决信号处理中的自适应和非线性问题。包括自适应均衡自适应滤波回波抵消自适应波束形成和各种非线性问题。虽然神经网络在许多领域都有成功的应用案例，但神经网络也不是尽善尽美的。目前，神经网络的理论研究和实际应用都还在进步的探索之中，相信随着人工神经网络研究的进步深入，其应用领域会更广，用途会更大。神经网络人工神经网络以其具有自学习自组织较好的容错性和优良的非线性逼近能力，受到众多领域学者的关注。在实际应用中，的人工神经网络模型是采用误差反传算法或其变化形式的网络模型简称网络，目前主要应用于函数逼近模式识别分类和数据压缩或数据挖掘，神经网络结构如图所示。线性神经网络的学习算法只能训练单层神经网络，而单层神经网络只能解决线性可分的分类问题。多层神经网络可以用于非线性分类问题，但需要寻找训练多层神经网络的学习算法。图神经网络年提出了个适合多层网络的学习算法，年美国加州的小组将该算法用于神经网络的研究，才使之成为迄今为止最著名的多层网络学习算法算法，由此算法训练的神经网络，称之为神经网络。在人工神经网络的实际应用中......”。

5、“.....神经元与其它神经元的不同之处是神经元的传输函数为非线性函数，最常用的函数是和函数，有的输出层也采用线性函数。其输出为神经网络般为多层神经网络。网络的信息从输入层流向输出层，因此是种多层前馈神经网络。如果多层网络的输出层采用形传输函数，其输出值将会限制在个较小的范围内，而采用线性传输函数则可以取任意值。在确定网络的结构后，要通过输入和输出样本集对网络进行训练，亦即对网络的阈值和权值进行学习和修正，以使网络实现给定的输入输出映射关系。神经网络的学习过程分为两个阶段第阶段是输入已知学习样本，通过设置的网络结果和前次迭代的权值和阈值，从网络的第层向后计算出各神经元的输出。第二阶段是对权值和阈值进行修改，从最后层向前计算各权值和阈值对总误差的影响，据此对各权值和阈值进行修改。以上两个过程反复交替，直到达到收敛为止。由于误差逐层往回传递，以修正层与层间的权值和阈值，所以称该算法为误差反向传播算法。标准的算法和学习规则样是种梯度下降学习算法，其权值的修正是沿着误差性能函数梯度的反方向进行的。针对标准算法出现了几种基于标准算法的改进算法，如变梯度算法牛顿算法等......”。

6、“.....二强化管理严把苗木选用整地栽植整形修剪和病虫害防治等关键环节，保证工程建设质量，达到高产优质高效。三落实资金在争取国家投资的同时，积极落实自筹资金，发动群众投工投劳，确保资金管理，做到专款专用，接受上级项目管理部门的领导和财政审计部门的审计监督。四质量管理镇政府要加强管理，履行项目义务，把百亩核桃示范园区项目建设好，从土地整理苗木选择栽植和管理要全程指导，并邀请有关方面的专家举办培训班，现场指导，使项目建设万无失，保证项目起到带动示范作用。桃对有机吸收较慢，化学肥料易吸收，但养分单，因此，在施肥时应注意注重有机肥的施入，生长期可补施氮素肥料尿素过磷酸钙磷二铵复合肥及微量元素等。六整形修剪修剪时期休眼期间，核桃有伤流现象，故不宜进行修剪其修剪时期以秋季最适宜，有利于伤口在当年内早愈合。幼树无果，可提前从月下旬开始，成年树在采果后的月前后，叶片尚未变黄之前进行为宜。幼树整形核桃树干性强，芽的顶端优势特别明显，顶芽发育比侧芽充实肥大，树冠层性明显，结合此特性，以采用主干疏层形为宜，且整形极易。其整形方法为干高厘米若当年幼苗不够高，可待苗木生长年后再整形......”。

7、“.....只将主干扶址，并保护好顶芽若顶芽损坏，可选壮芽代替，待春季发芽后，顶芽将向上直立生长，将其作为中心干，顶芽下部的月选分布均匀生长旺的个芽将萌发侧枝其余芽不能萌发，月选分布均匀生长旺的个侧枝为第层主枝，将其作新梢全部抹去。第二年按同样的方法培育第二层主枝，第二层保留个主枝与第层相距厘米，第三年选第三层主枝，保留个主枝，与第二层相距厘米。年主枝不用修剪，可自然分生侧枝，扩大树冠。般年成形，成形时树高米左右。有三种类型疏层分散型中心领导枝比较明显，主枝个，分层。这种树形枝条多，树冠较大，产量高，适宜深厚肥沃的土壤和枝条直立性的品种。整形要点是定干高度米，土壤条件差，留干要低。主枝着生位置和方向要配置得当，主枝间的距离米，不能过近。基部三主枝的第侧枝距主干米左右，越向树冠外围各侧枝间的距离越应缩小。要注意保持中心领导枝的生长优势，在般情况下，不能轻易换头，因为核桃有横向生长的特点，处理不当，会使强树变弱，弱树更弱。要适当控制背后枝，这是不同于其他果树修剪的重要特点。核桃背后枝生长旺盛，如任其自然生长，常超过原枝头，形成倒拉牛。背后枝处理方法是背后枝与延长枝相近似时......”。

8、“.....背后枝的方向角度较好时，用背后枝代替原头背后枝生长较好，并已形成花芽，可控制生长，让其结果。自然开心型适用于土质薄和树冠开张的品种。中心领导干不明显，个主枝，为杈或杈结构。土质差的地方，每个主枝上留个侧枝土质好的地方，每个侧枝上再选留个二级侧枝。整形时要使树势均衡，各级侧枝保留定的生长优势，合理利用空间。直立圆柱型由于山高沟深，光线不足，核桃直立性强，中心干明显，培养成直立圆柱形后，主侧枝较短，层状或螺旋状排列在中心干上，充分利用空间，减少农林争地的矛盾。结果树修剪核桃进入结果盛期，树冠法定理求得关节力矩，求得关节力矩结果如图。数据较多可在中编程求解。将所得力矩数据与对应肌电信号数据置于同表格中，便于进步处理。图正常行走膝关节力矩本章小结本章建立了人体下肢动力学多刚体模型，直接利用多刚体系统动力学理论进行力学建模，方法简便，是研究人体运动的常用建模方法之。对惯性传感器记录的数据进行处理，利用角动量定理和关节质量质心回归方程，求得关节力矩，并将表面肌电信号关节力矩信号数据整合，为下章表面结电信号的识别做好准备......”。

9、“.....是用计算机做数字控制器的类算法。它是世纪年代以来，由于人工神经网络研究所取得的突破性进展，并且与现代控制理论相结合，而发展起来的自动控制领域的前沿学科之。它已成为智能控制的个新分支，为解决复杂的非线性不确知不确定系统的控制问题开辟了新途径。人工神经网络的特点人工神经网络，是在人类对大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现种功能的神经网络。它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是模仿大脑神经网络结构和功能而建立的种信息处理系统。它实际上是由大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性全局作用，是能够进行复杂的逻辑操作和实现非线性关系的系统。人工神经网络是由人工神经元相互连接组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象简化，是模拟人类智能的条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并行信息处理学习联想模式分类记忆等。神经网络对控制领域有吸引力的特征能逼近任意范围上的非线性函数。信息的并行分布式处理与储存。便于用超大规模集成电路或光学集成电路系统实现，或用现有的计算机技术实现。可以多输入，多输出。能进行学习，以适应环境的变化......”。