9、自然计算与基因调控网络推理技术的融合探索

自然计算与基因调控网络推理技术的融合探索

自然计算与艺术的关联

自然计算领域的成就如同其他领域的成就一样,能给我们带来愉悦。在自然计算中,研究人员探索自然中的算法,这种发现可能源于他们富有创造性的方法。而且,这种发现不仅带来快乐,还让我们意识到自然的复杂性。

我们的目的并非判定自然计算是否是美术的真正继承者,而是明确自然计算的理念与美术的原始理念有一些关键的共同点。从自然计算的角度,尤其是“利用”的观点出发,我们可以重新评估艺术作品,并思考哪些作品可能是美术原始理念的继承者。

以沃尔特·德·玛丽亚(Walter De Maria)的《闪电场》(Lightning Field,1971 - 1977)为例,这是20世纪最著名的艺术作品之一。以往它多在概念艺术和批判艺术的背景下被解读,但从“利用”的角度看,它通过使用最少的人造物(故意放置在场地中的不锈钢桩)来操控一个更大的系统(引发闪电的天气条件)。与其他土地和环境艺术显著不同的是,创作者间接但完全地控制着所发生的事情。

从园艺到这件作品,我们可以设想一条想象中的脉络。沿着这条脉络延伸,我们有望看到美术新的继承者出现。例如,铃木康弘(Yasuhiro Suzuki)和铃木理子(Rieko Suzuki)(如《面部疗法》)、渡边淳司(Junji Watanabe)及其同事(如《基于扫视的显示器》),以及田中浩也(Hiroya Tanaka)及其同事(如《日本创客空间》)的一系列活动。这些艺术家在面部按摩、装置艺术和媒体艺术领域已经备受赞赏,我们认为他们的活动可以被视为美术原始理念的继承者。这不仅是因为他们的活动通过计算理念得以实现,而计算理念从总体上彻底改变了艺术,还因为他们以最少的人造物“利用”人类感知这一自然系

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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