23、偏差规范语言与偏差 - 方差分解的应用

偏差规范语言与偏差 - 方差分解的应用

偏差规范语言

在机器学习领域,偏差规范语言是一个重要的概念,它有助于我们更精确地定义假设空间,从而提高学习算法的性能。

FLIPPER 的偏差规范语言

FLIPPER 系统采用了一种强大但更具程序性的偏差规范形式。用户并非直接指定一组有效的假设,而是指定一个细化算子。语言偏差是指通过对一个或多个起始子句重复应用该细化算子所能得到的所有子句的集合。

细化算子的规则有以下两种形式:
- A B where Pre asserting Post
- L where Pre asserting Post

第一种形式定义了一组“起始子句”,第二种形式定义了何时可以将文字 L 添加到子句中。每个规则只有在其前提条件 Pre 满足时才能应用,应用后将断言一组文字 Post

例如:

illegal(A, B, C, D, E, F) where true asserting {flinked(A), linked(B), ..., linked(F)}
R(X, Y) where rel(R), linked(X), linked(Y) asserting Ø

这表明任何形式为 illegal (A, B, C, D, E, F) 的子句都可以作为细化算子的起点,并且该

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中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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值