21、智能连接:从电磁频谱到生物模型的探索

智能连接:从电磁频谱到生物模型的探索

1. 电磁频谱、频率与带宽

1.1 电磁模式、频率与人类能量场

数千年来,中国、印度、埃及等众多文化都对人体内部以及作为外部自然生态系统一部分的能量系统进行了研究。这些研究涵盖了能量系统的划分以及能量流动,如经络、脉轮、气等,它们都涉及到微妙的能量形式,通常通过呼吸和身体感知来实践,并且人体将这种能量作为维持生命的力量和连接身体各部分的综合系统架构。

虽然古代文明可能未采用现代科学标准的研究方法,但他们试图描绘一个复杂的现实,而这是现代科学还原论视角所忽略的。将人类能量场、频率和网络的隐喻进行延伸,为以类似方式理解城市提供了可能。城市不仅仅是空间中的地点,更是网络和流动的系统,这些流动体现了城市生活的多样频率。

几个世纪以来,研究人员一直试图用单一理论描述自然界的所有基本力及其相互作用,统一场论就是这样的尝试,连阿尔伯特·爱因斯坦都为此研究多年却未能攻克。在物理学中,场是受某种力(如重力或电磁力)影响的区域,场论通常涉及物理现象发生的原因以及这些现象与自然的相互作用。

随着人类和机器在统一的电磁场中融合,连接将在人类、机器和环境的组合中达到新的水平。普渡大学电气与计算机工程学院的助理教授 Shreyas Sen 带领的研究团队发现了一种将人体作为强大通信介质的新方法,用于连接体内和体表的电子设备。这种方法比任何无线系统都更安全、能耗更低,可应用于植入式医疗设备、可穿戴设备、安全支付技术、认证应用以及物联网(IoT)和医疗物联网(IoMT)中的数百万设备。

1.2 电磁频谱

电磁频谱是电磁辐射(EMR)的频率范围,分为七种类型:无线电波、微波、红外辐射、可见

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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