36、植物蛋白与图论参数研究

植物蛋白与图论参数研究

1 高粱耐盐胁迫蛋白的特性

高粱(Sorghum bicolor)中耐盐胁迫蛋白具有重要特性。一方面,这些耐盐胁迫蛋白有可能成为其他胁迫的潜在生物标志物,同时其他响应胁迫的蛋白也可能参与到盐胁迫响应中;另一方面,蛋白的多细胞定位表明其在胁迫下的功能具有多样性。这种交叉效应说明高粱以一种相互经济的方式应对盐胁迫和其他胁迫。不过,要证实这些蛋白丰富的功能和相关途径,还需要进一步的研究。对蛋白功能的表征有助于我们更好地理解植物适应胁迫和获得胁迫耐受性的过程。

2 图的总罗马控制数相关研究

2.1 基本概念

  • 图的定义 :图 (G = (V, E)) 是一个简单、有限、无向且连通的图,其中 (|V| = n)。
  • 控制集与控制数 :顶点集 (S) 是一个控制集,如果 (N[S] = V),即 (V \setminus S) 中的每个顶点至少与 (S) 中的一个顶点相邻。图 (G) 的控制数 (\gamma(G)) 是控制集的最小基数,最小基数的控制集称为 (\gamma(G)) - 集。
  • 罗马控制函数(RDF) :图 (G) 上的罗马控制函数 (f : V \to {0, 1, 2}) 满足对于 (f(u) = 0) 的每个顶点 (u),至少与一个 (f(v) = 2) 的顶点 (v) 相邻。其权重为 (f(V) = \sum_{v \in V} f(v)),图 (G) 的罗马控制数 (\gamma_R(G)) 是 RDF 的最小权重,权重为 (\gamma_R(G)
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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