[思考记录]思维局限,以为懂了

        最近配合整理一些内容,找到较早期的某些产品设计资料在翻阅回顾。在这次回顾过程中,发现当时自己的理解存在很多局限。 以资源体系的设计为例,那时自认为已经“懂了”,对相关的概念、作用关系、组成及实现等都有一定的了解,算是“合上书都能回答”的程度。但这次再看,发现有很多问题在当时并没有察觉和深入思考。比如,对派生关系的设计、插件操作的定义,以及它与资源操作之间的异同等,这些都是当时没去考虑和思考的。

        这或许与思维方式和思考习惯有关。回想当时自己在做这块的时候,思考大多停留在“了解并认可”这一层,一旦初步理解并认同了“合理性”,就很少再去深入深究(较少去进一步去思考为什么,极少去做反向思考和做本质探究、模型抽象等)。这也就让自己容易停留在表面,缺乏深入,难以做到真正的融会贯通。

        这样的理解程度,或许做实现还凑合,但要去做设计(拿出好的方案和创新的设计)就不太合格了。 写到这里,不由想到涛哥常在技术组例会上所提出的一些建议——融汇贯通并通过一张图呈现、培养从宏观上思考的兴趣和习惯等。这些方式,其实可以帮助去深入理解和看清问题,有助于跳出原有的思维局限,进行更为深入和全面的思考。

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与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与动态响应能力。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与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 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与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,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算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与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与工程应用技巧。
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与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与分类,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作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 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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