15、基于证据的政策与女权主义知识:经济政策中的挑战与机遇

基于证据的政策与女权主义知识:经济政策中的挑战与机遇

1. 引言

在当今社会,性别平等政策与经济政策的交织日益紧密。然而,女权主义研究者在将女权主义知识融入经济政策的过程中,面临着诸多挑战。一条推特上的讨论便生动地展现了这一困境。女权主义社会理论家在博客中探讨经济学对政治的影响,聚焦“选择”概念在新古典经济学和其他社会科学视角下的不同理解。但经济学家却批评女权主义研究者并非专业经济学家,不理解经济学或经济运行机制。这一争论揭示了基于知识的女权主义干预经济政策的艰难,因为经济政策领域深受经济学影响,且被新古典经济学家严格把控。

2. 经济治理与性别预算编制的作用

性别预算编制等实践加强了一些性别平等行动者,包括像我们这样的女权主义研究者,在公共治理领域的地位,而这些领域他们以前很难涉足。性别预算编制为性别平等行动者和经济行动者之间的合作提供了空间,双方可以相互学习。

3. 基于证据的政策制定及其知识 - 政策关系的变化
  • 历史渊源 :政治基于科学知识的理念并非新鲜事物。现代领土国家的建立依赖于科学知识,特别是统计知识。20世纪50年代,美国政府和军方对社会科学研究的资助大幅增加,促使社会科学家采用类似自然科学的方法,并证明其研究的政策相关性。
  • 当代发展 :当代基于证据的政策旨在系统地运用科学知识进行政策制定,它源于基于证据的医学运动。20世纪60年代末,美国心理学家唐纳德·T·坎贝尔主张将实验作为政策制定的基础,这与社会主义和凯恩斯主义福利理性下的国家规划形成对比。实验意味着科学知识只有在不断测试且假设被证明错误时可被拒绝的
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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