信息系统与编程:构建数字化世界的基石

473 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
信息系统由硬件、软件、数据和人员组成,编程是其核心,涉及需求分析、设计、编码、测试和维护。常见编程语言如Python、Java、JavaScript、C++,它们在构建应用程序和系统中发挥关键作用,推动科技发展和数字化世界建设。

信息系统和编程是现代科技领域中的重要概念,它们相互关联并且相互依存,共同构建了我们数字化世界的基石。信息系统是指由硬件、软件、数据和人员组成的整体,用于收集、存储、处理和传输信息。编程则是创建和设计这些信息系统的过程,通过编写代码来实现特定的功能和任务。

信息系统的构成
一个完整的信息系统通常由以下几个组成部分:

  1. 硬件:信息系统的物理设备,包括计算机、服务器、网络设备等。计算机是信息系统的核心,它提供处理数据和执行程序的能力。

  2. 软件:信息系统所需的各种应用程序和操作系统。应用程序是为特定任务或功能而设计的软件,操作系统则是管理计算机硬件和软件资源的核心软件。

  3. 数据:信息系统的基础,用于存储和处理各种类型的信息。数据可以是文本、图像、音频、视频等形式,通过数据库或文件系统进行管理和存储。

  4. 人员:信息系统的使用者和管理者。人员包括系统管理员、开发人员、用户等,他们负责维护、开发和使用信息系统。

编程的作用
编程是构建和实现信息系统的关键过程。通过编程,我们可以使用各种编程语言和工具来创建应用程序、网站、数据库等。编程的过程包括以下几个步骤:

  1. 需求分析:确定信息系统的需求和功能,了解用户的需求和期望。

  2. 设计:根据需求分析的结果,设计系统的架构、界面和功能模块。

  3. 编码:使用特定的编程语言,根据设计的要求编写代码。

  4. 调试和测试:对编写的代码进行调试和测试,确保系统的正确性和稳定性。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值