2、数据分析中的查询探索

数据分析中的查询探索

1. 数据分析基础概念

在数据分析里,查询集合的结构十分关键。若知晓部分查询的答案,就能够计算出其他查询的答案。为达成这一目标,需要明确哪些查询可用于计算给定查询的答案。这里假定查询集合 Q 存在结构,并且可以对查询进行运算,这也是查询语言常见的特性。

在查询计算中,仅假定存在一个运算符 ⊗,它仅在语法层面操作,不考虑查询在数据集上的结果。例如,在常见示例中,Q = P(I),⊗ = ∪。

通过假定运算符 ⊗,也隐含假定了 Q 上存在一组可能数量庞大的等式,如 q = q1 ⊗ q2。同时,假定 Q 具有与 ⊗ 相关的代数结构,具体为一个具有交换性和幂等性的幺半群结构,即查询幺半群。

查询幺半群的定义如下:
- ∀q1, q2 ∈ Q : q1 ⊗ q2 ∈ Q;
- ∀q1, q2, q3 ∈ Q : q1 ⊗ (q2 ⊗ q3) = (q1 ⊗ q2) ⊗ q3;
- ∃e ∈ Q ∀q ∈ Q : e ⊗ q = q ⊗ e = q;
- ∀q1, q2 ∈ Q : q1 ⊗ q2 = q2 ⊗ q1;
- ∀q ∈ Q : q ⊗ q = q。

幺半群中的表达式集合记为 EQ。常见示例里,以 ∅ 作为单位元,显然是一个查询幺半群。

查询幺半群结构带来两个重要概念:
- 表达式的标准形式 :若假定 Q 中元素存在字典序 ≺,则 EQ 中的表达式有标准形式,即表达式中不出现 e,且任意一对 qij 和 qik 满足 qij ≺l qik ↔ j < k。
- 生成元

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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