2、网页规则系统的挑战与应用

网页规则系统挑战与应用

网页规则系统的挑战与应用

1. 规则系统与标准语言

在网络环境中,规则系统需要标准语言和框架来实现规则交换服务。早期计算机开发阶段,如C和Java这样的命令式编程语言用于表示和执行规则,但在网络分布式环境下,这些规则缺乏灵活性且难以维护,也不适合将人类策略概念转化为计算机规则。如今,人们采用声明式编程指定规则并自动执行,XML成为声明式规则交换的标准语法表示,如RuleML、RIF等。不过,纯XML无法为规则指定明确的语义,因此规则社区构建了规则语言及其框架背后的逻辑基础,以确保不同规则系统规则交换时语法和语义的完整性。

2. 规则分类

规则可分为以下三类:
- 演绎规则(推导规则) :可结合事实触发正向或反向推理引擎,推导出隐含事实。
- 规范规则(完整性规则) :对数据或业务逻辑施加约束,确保数据库或知识库中的一致性。
- 反应规则(主动规则) :若仅使用演绎规则,无法更新数据库或知识库,反应规则则可解决此问题。它又可细分为:
- 事件 - 条件 - 动作(ECA)规则 :形式为“ON Event IF Condition DO Action”,当事件发生且条件满足时执行动作。
- 产生式规则 :形式为“IF Condition DO Action”,条件查询包含规则操作数据的工作内存,当底层数据库的变化使条件为真时执行动作。

在反应规则中,当消息到达或定时器事件触发规则时,会验证条件是否满足并执行动作。声明式规则通过规则语义和

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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