59、ProM 4.0:助力真实流程分析的全面工具

ProM 4.0:助力真实流程分析的全面工具

1. 引言

在流程分析领域,传统的分析工具大多基于模型进行分析,然而这种分析方式的有效性依赖于模型能否准确反映现实。而流程挖掘技术则以事件日志为输入,从实际观察到的现实出发进行分析,我们将其称为真实流程分析。

ProM 于 2004 年发布了第一个版本,其最初目标是整合不同团队在流程挖掘方面的工作。2006 年底发布的 ProM 4.0 版本体现了流程挖掘领域的最新成果。随着信息系统的广泛应用,大量的事件数据被记录下来,这使得流程挖掘变得愈发重要。

与 2005 年 Petri 网会议上展示的 ProM 1.1 版本相比,ProM 4.0 有了显著的扩展。ProM 采用开源的可插件架构,目前有众多研究人员为其开发插件。以下是 ProM 1.1 和 ProM 4.0 插件数量的对比:
| 版本 | 挖掘插件 | 分析插件 | 导入插件 | 导出插件 | 转换插件 | 日志过滤插件 | 插件总数 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| ProM 1.1 | 6 | 7 | 4 | 9 | 3 | 0 | 29 |
| ProM 4.0 | 27 | 35 | 16 | 28 | 22 | 14 | 142 |

下面为你详细介绍这六种类型的插件:
- 挖掘插件 :实现各种挖掘算法,例如用于发现 Petri 网的 α - 矿工,或者用于发现社交网络的社交网络矿工。
- 导出插件 :为 ProM 中的特定对象

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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