4、亚马逊云服务及云存储技术详解

亚马逊云服务及云存储技术详解

1. 亚马逊云服务概述

在云服务领域,亚马逊提供了一系列强大的服务,涵盖计算、存储、消息队列等多个方面。这些服务为开发者和系统管理员构建事务性Web应用提供了丰富的选择。

1.1 亚马逊弹性云计算(EC2)

亚马逊EC2是亚马逊云的核心,它提供了一个Web服务API,用于在亚马逊云内配置、管理和取消配置虚拟服务器。无论应用位于互联网何处,只需一次Web服务调用,就能在亚马逊云中启动虚拟服务器。

  • 数据中心分布 :美国东海岸有三个数据中心,西欧有两个。用户可分别注册欧洲数据中心账户,但不能混合使用美国和欧洲环境。
  • 服务器运行环境 :这些环境中的服务器运行高度定制的开源Xen管理程序,采用半虚拟化技术,可实现服务器的动态配置和取消配置,为来宾服务器提供隔离的计算环境。
  • 启动虚拟服务器 :基于预定义的亚马逊机器映像(AMI)启动新节点,AMI包含操作系统和其他预构建软件。多数人先选择基于喜欢的操作系统的标准AMI,进行定制后创建新映像,再基于自定义映像启动服务器。
  • 存储类型
    • 临时存储:与节点绑定,随节点过期。
    • 块存储:类似于SAN,可持久存储。
    • 此外,EC2服务器还可访问亚马逊S3进行基于云的持久存储,能节省成本并提高效率。
  • 网络安全
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算子理论与递归神经网络(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与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与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与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网络结构设计与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与应用能力。
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