企业信息与网络通信安全 团队成员简历-陈建 (转)

陈建,专注于市场营销方向的研究生,在校期间积极参与各类社会实践活动及学术研究。包括在上海宝钢集团实习、参与撰写多家企业的研究报告等,并协助导师完成多项国家级课题。
企业信息与网络通信安全 团队成员简历-陈建 (转)[@more@] 

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基本情况

姓名:陈建  性别:男   出生年月:1977年1月

籍贯:浙江嘉兴  专业:国际贸易

 

个人经历

1993年9月—1996年6月  就读于浙江省平湖中学

1996年9月—2000年6月  就读于湖北华中理工大学经济学院

2000年9月-至今  华中科技大学经济学院读研究生

主攻方向市场营销

 

个人社会实践和学术研究情况

1、曾在上海宝钢集团国际经济和贸易公司进行了为期一个月的实习,了解企业管理和经营的实务。

2、参与武汉市民营科技企业调查并研究总结调查报告,对民营科技企业尤其是初创企业的困难和问题有深入的了解。

3、参与撰写南宁化工股份有限公司资产重组的可行性研究报告,撰写重组的兼并方案。

4、为武汉绿宝生态农业科技开发有限责任公司撰写红薯生物技术成果转化可行性研究报告。

5、参与导师的国家社会科学基金项目——农业产业化中组织模式和科技转移机制方面问题的研究。先后撰写的文章有:

(1)  农业技术转移机制与途径研究

(2)  农业产业化组织理论和模式研究

(3)  农业产业化的“研、企、乡”一体化发展

(4)  关于民营科技企业发展农业高新技术产业状况的调查报告

6、和导师、同门合著《中国风险投资理论和实务》(预计年内出版),撰写中国风险投资的主体、中国风险投资的客体、中国风险投资的环境因素等章节。

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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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