18、机器人流程自动化与模糊理想的研究与应用

机器人流程自动化与模糊理想的研究与应用

1. 机器人流程自动化(RPA)概述

机器人流程自动化(RPA)是一种基于软件工具的自动化技术,它能够模仿人类在重复性、无增值任务中的行为,例如数据的复制、粘贴、提取、合并和转移等。RPA具有降低成本、提高流程速度、减少错误和提升生产力等显著特点。它可以与人工智能(AI)、机器学习(ML)、语音识别和语言通信等最新技术协同工作,是各行业企业实现数字化转型的基本需求。

RPA可分为硬自动化和软自动化。硬自动化指机器人执行特定的重复性任务,而软自动化则可根据产品需求编程不同任务,RPA属于软自动化的一部分。虽然RPA会使工作场所发生变化,可能让员工担心工作被取代,但实际上多数工作是被重新调整而非完全替代。RPA在前后台工作中都有广泛应用,如支持、销售、需求处理、财务和人力资源等工作,尤其适用于差旅、计费、费用报销、应付账款和应收账款等后台流程,能有效降低成本和减少错误。

2. RPA在寻找合适期刊中的应用

在当今竞争激烈的环境下,撰写研究手稿并寻找合适的期刊发表并非易事。而RPA可以帮助研究人员快速找到适合其研究领域的最佳期刊。具体操作使用UiPath工具,包括UiPath Studio、UiPath Orchestrator和UiPath Robot,具体步骤如下:
1. 创建新项目 :在UiPath Studio中点击“Process”,在新生成的框中填写项目名称和项目文件位置。
2. 创建流程图 :在工作室中点击“New”创建流程图,然后从活动部分使用拖放功能添加活动。
3. 设计工作流程 <

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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