13、空间与非空间历史对象模型及拓扑谓词设计

空间与非空间历史对象模型及拓扑谓词设计

1. 空间与非空间历史对象模型

在空间和时态数据库领域,支持时空实体通常有两种方式:
- 紧密耦合机制:以特定的时空模型和代数为例,其实体是具有完整时间维度的空间对象,但该机制未扩展到非空间实体。
- 通用支持方式:本文重点关注使用更通用机制存储空间和非空间数据变化的数据模型。

当前对时态对象模型的研究源于 20 世纪 80 年代关系型数据库的相关工作,常见的是使用元组或属性时间戳机制记录存储数据的有效时间。本文采用的属性时间戳方法是对相关方法在面向对象环境下的改进。

以下是一些相关模型的对比:
|模型|特点|
| ---- | ---- |
|T ODMG|对 ODMG 对象模型进行时态扩展,使用属性时间戳,对象属性值是时间的函数,但对时态域的行为方面记录较少|
|MADS 模型|反映了许多与 Tripod 对象模型相关的关注点,能概念化地建模时空类型和关系,但未考虑更新和查询操作|
|移动对象模型|允许将空间和非空间属性的状态表示为时间的连续函数,通过插值推断空间数据位置,但对时态变化的非空间数据和对象模型构造支持不足|

Tripod 项目旨在设计和原型化一个完整的时空数据库系统。其核心时空历史数据模型具有以下特点:
- 基于现有的空间 ROSE 代数,提出了一组原始时态类型,这些时态和空间类型之间的内在关系促进了时间和空间表示的一致性和互补性。
- 利用这些时态类型来支撑历史的概念,作为一种通用机制记录空间和非空间的变化。
- 通过正交扩展 ODMG 对象模型,形成时空历史对象模型。

以下是 Tr

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,涵盖正向与逆向运动学求解、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路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,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与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与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与动力学建模;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结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 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与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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