【调剂】中国矿业大学人工智能(知识工程)方向招收2020调剂生

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请经常关注中国矿业大学研究生院官网:http://yjsb.cumt.edu.cn/,留意考研分数线、调剂、复试等重要信息。
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本科专业要求:本科是信息与通信工程、计算机科学与技术等软件信息类专业(复试科目专业:信息与通信工程)
本科学校要求:211、双一流高校(课题组要求,非学校要求)
请发邮件pippon@aliyun.com联系,在邮件正文(非附件)留下:本科院校、考研信息、学术/专业型、本科专长、核心课程成绩、其他突出表现!
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本课题组主要研究方向:
1、知识图谱及其在垂直领域应用
2、深度学习及其物联网应用
3、大数据并行处理技术

课题组已发表论文30余篇(sci/ei检索10余篇),专著/教材2部,发明专利10余项,软件著作权6项,获得国家安监总局安全成果一等奖、徐州市优秀科研论文二等奖、淮海科技二等奖、徐州科学技术二等奖、省级教学成果二等奖、校级教学成果一等奖等多项奖励。目前作为骨干人员参与十三五重点研发计划在内的多项省部级以上科研项目,科研经费充足。

中国矿业大学,坐落于历史文化名城江苏徐州,是教育部直属的全国重点大学,首批列入国家“211工程”、“985平台”、“111计划”和“卓越工程师教育计划”重点建设的高校、国家首批“双一流”世界一流学科建设高校,工程学、地球科学、材料科学、化学、计算机科学等七个学科排名进入全球esi前1%。矿大所在地江苏徐州,历史悠久,人杰地灵,五省通衢,交通枢纽,gdp全国第37名,一城青山半城湖,是一座充满魅力和底蕴的城市!

欢迎有志同学加入我们的团队!!!

信息来源网址:

http://muchong.com/t-14074031-1

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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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