1、语言与自动机理论及应用相关研究综述

语言与自动机理论及CSP研究综述

语言与自动机理论及应用相关研究综述

1. 会议概述

2018 年 4 月 9 - 11 日,第 12 届国际语言与自动机理论及应用会议(LATA 2018)在以色列特拉维夫附近的巴伊兰大学举行。会议收到了 58 份投稿,每篇论文都由三名程序委员会成员评审,还咨询了一些外部专家。经过深入而热烈的讨论,委员会决定接受 20 篇论文,接受率约为 34%。会议议程还包括五场特邀报告。

会议的范围相当广泛,涵盖了多个领域,具体如下:
- 代数语言理论
- 半结构化数据挖掘算法
- 自动机和单词上的算法
- 自动机与逻辑
- 用于系统分析和程序验证的自动机
- 自动机网络
- 自动结构
- 编码
- 单词组合学
- 计算复杂性
- 并发和 Petri 网
- 数据和图像压缩
- 描述复杂性
- 有限状态技术基础
- XML 基础
- 语法(乔姆斯基层次结构、上下文相关、统一、范畴等)
- 语法推理和算法学习
- 图和图变换
- 语言变体和半群
- 基于语言的密码学
- 编程方法的数学和逻辑基础
- 并行和受规重写
- 解析
- 模式
- 幂级数
- 字符串处理算法
- 符号动力学
- 项重写
- 转换器
- 树、树语言和树自动机
- 加权自动机

2. 组织架构
2.1 程序委员会
姓名
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