49、文化遗产超媒体的符号学设计

文化遗产超媒体的符号学设计

1. 引言

在超媒体设计领域,采用符号学方法来探索其机遇、了解可能的优缺点具有重要意义。符号学是研究符号、意义构建过程以及符号在交流中作用的学科。在本文中,我们将超媒体视为一种普通文本,通过建设性过程赋予其意义。为了给研究提供实验平台,我们设计并实现了一个用于教育和娱乐的超媒体,旨在展示意大利的里雅斯特附近一座罗马别墅出土的古代马赛克藏品。

近年来,符号学在计算机科学的不同应用领域逐渐受到关注。例如,符号工程旨在解释人机交互;在通信和媒体理论领域,符号学被用于分析新媒体和网站;在超媒体设计领域,主要关注对全局和局部话语连贯性的建模。

2. 符号叙事框架
  • 叙事方法 :人类从小就接触叙事这种知识传递形式,因此叙事被认为是自然且有效的。符号学家罗兰·巴特认为叙事具有跨文化、跨历史和跨语言的特点,它适合从一种动态媒介转换到另一种媒介,在各种表现形式中独具特色。通过叙事,我们可以将一系列无结构的事件转化为连续、封闭且连贯的事件序列。
  • 结构方法 :格雷马斯的理论旨在分析叙事作品。意义的形成要经过四个层次:
    • 深层符号叙事结构:代表要传递的基本价值观,以符号方阵的形式呈现。
    • 表层符号叙事结构:包含描述行动的概念化内容。
    • 话语结构。
    • 文本结构:即外部表现层次。
      这个框架最初是为了从文本的外部表现出发,通过自上而下的方式分析现有文本的意义。但我们认为,这种观点对于合成任务也很有帮助,即可以通过反向遍历结构来构建有
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,重点研究了正向与逆向运动学求解、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。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与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与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与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 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与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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