23、软件动态分析中的各类分布与估计

软件动态分析中的各类分布与估计

1. 软件动态的各类分布概述

在软件系统中,当特定用户使用系统时,其在操作集合 O 上的活动会呈现出特征分布。部分操作发生的可能性会高于其他操作,这种用户活动在操作集合上的分布构成了该用户的操作分布(operational profile),它是用户的一种特征。

操作分布会进一步影响功能分布(functional profile)和模块分布(module profile)。每个操作会通过 O × F 映射引发一组特定功能的活动,特定的操作分布会在程序功能上诱导出特定的活动分布,即功能分布。功能分布依赖于操作分布。而每个模块通过 F × M 映射由一个或多个功能调用,功能分布会在程序模块集合上诱导出特定的活动分布,即模块分布,模块分布依赖于功能分布,功能分布又依赖于操作分布。若监测程序在任意数量的模块周期内各模块的活动分布,可得到执行分布(execution profile)来描述系统在此期间的操作情况。

下面详细介绍各类分布:
- 操作分布(Operational Profile)
- 定义与特性 :软件开发人员构建软件系统是为了满足特定业务需求。用户运行软件执行一系列感知到的操作,通常不会以相同概率使用所有操作。软件系统的设计操作分布是用户执行每个操作 O 的无条件概率集合。设 Z 是定义在操作集合 O 元素索引上的随机变量,$o_l = Pr[Z = l], l = 1,2,\cdots, ||O||$ 是用户执行程序业务需求中指定的操作 l 的概率,$||O||$ 是操作集合的基数。用户一次只能执行一个操作,对于设计用于实现两个以上不同操作的程序,

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。
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