13、SAS数据仓库ETL管理全解析

SAS数据仓库ETL管理全解析

1. 数据管理相关问题探讨

在数据管理过程中,有一些常见问题值得深入探讨。例如,使用用户自定义格式将连续变量BMI以类别形式显示时,主要问题在于可能会丢失部分信息,因为连续变量转换为类别后,其具体数值的细节被忽略了。另外,在PROC PRINT中了解行的观察编号是很有帮助的,它可以方便我们定位特定的观察值,在进行数据检查、调试或者进一步分析时,能够快速找到我们需要的数据行。

2. 技术资源参考

以下是一些相关的技术资源,可供进一步学习和参考:
- SAS排序序列列表网页:https://v8doc.sas.com/sashtml/proc/z1epts.htm
- Louise Hadden关于制作代码手册的SAS白皮书:https://www.lexjansen.com/pharmasug/2017/QT/PharmaSUG-2017-QT07.pdf
- Naoko Stearns和John Gerlach关于制作代码手册的SAS白皮书:https://support.sas.com/resources/papers/proceedings/proceedings/sugi23/Appdevel/p9.pdf
- SAS支持页面列出的所有原生SAS格式:http://support.sas.com/documentation/cdl/en/lrdict/64316/HTML/default/viewer.htm#a001263753.htm
- 美国疾病控制与预防中心(CDC)成人BMI分类:https://www.cdc.gov/obesity/adult/defining.html

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,重点研究了正向与逆向运动学求解、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。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与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与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与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 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与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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