53、基因链函数重建的理论与实践

基因链函数重建的理论与实践

1. 基本概念与定义
  • 状态向量与证明 :若状态为 0 的调节器的最小索引 $j \leq n$,则 $f_{90}(g_n, \ldots, g_1) = \oplus_{s = 1}^{j}y_s$。证明过程基于调节器状态的定义,通过归纳法得出状态关系。对于 $i < n$,当 $state(g_i) = 1$ 时,有 $u(g_i) = a(g_{i + 1})\oplus y_{i + 1}$,进而推出 $state(g_0) = state(g_n) \oplus (\oplus_{y = 1}^{n}y_i)$。若 $state(g_j) = 0$ 且对于所有 $i < j$ 有 $state(g_i) = 1$,同样通过归纳可得 $f_{90}(g_n, \ldots, g_1) = \oplus_{s = 1}^{j}y_s$。
  • 扰动与实验
    • 扰动是将变量状态改变为野生型相反状态的实验。对于调节器集合 ${g_{n - 1}, \ldots, g_1}$ 中的调节器,其扰动为敲除。
    • 对于 $S \subseteq U$,$S -$ 扰动是对 $S$ 中所有变量状态进行扰动的实验。
  • 基因类型分类
    • 设野生型中 $g_0$ 的状态为 $w_0$,其相反状态为 $w$。将 $U$ 中的变量分为 $W$ 和 $\overline{W}$ 两种类型。若对某变量的扰动产生输出 $w$
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B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,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求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法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神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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