14、新冠与猪流感疫情增长趋势及数据驱动方法在传染病研究中的应用

新冠与猪流感疫情增长趋势及数据驱动方法在传染病研究中的应用

1. 新冠与猪流感疫情增长趋势研究

1.1 美国情况

到 2021 年 11 月底,美国新冠肺炎感染者的结案率为 76%。对于新冠肺炎和猪流感病例,都考虑了相应的范围限制。
- 新冠肺炎案例 :初始病例数约为 0.068(按 1000:1 比例),(\tilde{y}_0 = (0.052 / 0.068 / 0.084)) 为模糊值,(R_0(0) = 3084.12) 为清晰值。(\tilde{y}_0[\alpha] = [0.052 + 0.016\alpha, 0.084 - 0.016\alpha]),后续各时间点的 (\tilde{y}_t[\alpha]) 按公式 (6) 计算。不同时间的活跃病例在轻微、中度和高度感染水平下的值模式见下表:
| Time t | (y_t) | (R_0(t)) | (\tilde{y}_t[0.25]) | (\tilde{y}_t[0.50]) | (\tilde{y}_t[0.75]) |
| — | — | — | — | — | — |
| 0 (February ’20) | 0.068 | 3084.12 | [0.056, 0.08] | [0.06, 0.076] | [0.064, 0.072] |
| 1 (March ’20) | 209.72 | 4.37 | [172.09, 247.47] | [184.43, 234.89] | [197.075, 222.3] |
| 2 (April ’20) | 917.02 | 0.82 | [752.05, 1081

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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