什么是知识

   对知识的认识

  哲学上:理性主义认为真正的知识不是感官实践的结果,而是概念思维的过程;经验主义认为不存在先验知识,知识的唯一来源是感官实践。

  经济学上:新古典经济学家认为:现有知识的利用,现有知识通过价格信息表示;奥地利经济学家认为知识是"主观的",不能看作是固定的。

  管理学上:科学管理认为,将公认的经验和隐性技能定义为客观和科学的知识;人文理论认为,通过不断提高一线公认的实践知识,人文因素在提高生产率方面起到重要作用;综合科学和人文方法的新尝试。知识的概念数据:反映事物运动状态的一种非物质的状态。

  信息:已经排列成有意义的形式的数据,从数据中提取,其功能和价值远远大于数据。知识:人们认识世界、改造世界中所获得的认知,包括积累的经验的总和。

  智能:激活了的知识,主要表现为收集、加工、传播、应用信息和知识的能力。


原连接:http://210.76.125.39/kjzx/zx/c5.htm
 
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与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。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)的设计与优化,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与仿真结果,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为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与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。
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