5、模糊概念下的测量难题

模糊概念下的测量难题

在我们的生活中,许多概念的测量并非如想象中那么清晰明确,比如肥胖、贫困和智力等。这些概念的测量不仅涉及到复杂的因素,还存在着诸多争议。

肥胖与BMI指数

在评估肥胖程度时,BMI(身体质量指数)是常用的指标。从身体形态的角度打个比方,如果一个人B的肩宽几乎是另一个人A的两倍,但胖得并不多,我们可以简单构建B的形态:先把两个A叠放起来,再复制一个同样的叠放组合,然后将这两个组合并排摆放,这种简单构建与BMI公式背后的理论相符。

BMI在成年人中的应用标准如下:
|分类|BMI范围|
| ---- | ---- |
|体重过轻|BMI < 18.5|
|健康(正常)体重|18.5 ≤ BMI ≤ 24.9|
|超重|25 ≤ BMI ≤ 29.9|
|肥胖|30 ≤ BMI ≤ 39.9|
|病态(严重)肥胖|BMI > 40|

然而,这些分界点在很大程度上是人为设定的,并没有决定性的医学证据表明不能将这些数值上下调整一点。自2000年这些分界值公布以来,在相关文献中它们几乎被一致采用,尽管有人提出过一些改进,但改动都很小,可忽略不计。鉴于BMI定义的简单性和随意性,未来很可能会出现对肥胖和超重的不同定义。

贫困的定义难题

贫困是一个比肥胖更复杂的社会概念。经济学中,贫困和财富这两个概念一直占据着重要地位,直到近年来生活质量等更柔和的概念开始受到关注。我们这里主要关注贫困的财务方面,尤其是个人收入,暂且不考虑继承财富,尽管它显然也很重要。

贫困的定义存在绝对和相对两种观点。绝对贫困的定义可能将其与人

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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