1、MIKE 2023:智能挖掘与知识探索的盛会

MIKE 2023:智能挖掘与知识探索的盛会

1. 会议概况

MIKE 2023,即第 9 届国际智能挖掘与知识探索会议,于 2023 年 6 月 28 - 30 日以线上形式举行,由挪威克里斯蒂安桑的诺罗夫大学学院主办。会议主网站为 http://www.mike.org.in/2023/ 。此次会议共收到来自 12 个国家的 87 份合格投稿,每份投稿至少由两名程序委员会成员依据相关性、原创性、技术质量和展示效果进行评审。经过严格的双盲评审流程,最终推荐 16 篇投稿进行口头报告。其中,全文投稿的录用率为 25.29%,短论文有潜力的投稿录用率为 18.39%。

2. 会议目标与主题

国际智能挖掘与知识探索会议(MIKE)专注于人类智能挖掘和知识发现的研究与应用。人类智能历经多代稳步发展,如今人类在多个领域和知识获取方面表现卓越。会议的主要目标是聚焦人类智能挖掘的前沿,构建该关键领域的知识体系,同时展示最新的科学成果、传播现代技术,并促进智能挖掘和知识探索领域的合作研究。

MIKE 2023 按主题划分了 10 个专题,每个专题由 2 - 3 名专题协调员负责,他们不仅要参与其中,还要处理与自身感兴趣领域相关的投稿。在程序主席的监督下,每位协调员自第一次征稿通知发布起就承担起分配的任务,这也体现在会议论文集里每篇论文的高质量上。

3. 录用论文与交流

录用的论文基于卓越的研究成果进行筛选,为从事学习算法探索、开发和验证以及知识发现技术研究的人员提供了丰富的文献资料。这些论文被分为多个子主题,包括物联网知识探索、医学信息学、机器学习、文本挖掘、自然语言处理、加密货币与区块链以及人工智能应用等。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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