4、物联网架构与核心模块深度解析

物联网架构与核心模块深度解析

1. 物联网生态系统的人才需求

物联网生态系统需要多领域的专业人才:
- 设备物理科学家 :负责开发新的传感器技术和长效电池。
- 嵌入式系统工程师 :专注于在边缘端驱动传感器。
- 网络工程师 :能够在个人区域网络、广域网以及软件定义网络中工作。
- 数据科学家 :在边缘端和云端研究新型机器学习方案。
- DevOps工程师 :成功部署可扩展的云解决方案和雾计算解决方案。
此外,物联网还需要服务供应商,如解决方案提供商、系统集成商、增值经销商和原始设备制造商。

2. 物联网与机器对机器(M2M)的区别

物联网和M2M是相似但有显著差异的技术:
| 技术类型 | 特点 |
| ---- | ---- |
| M2M | 是一种通用概念,涉及自主设备直接与另一个自主设备通信,无需人工干预。通信形式取决于应用,可能不使用固有服务或拓扑结构,可通过非基于IP的通道(如串口或自定义协议)通信,不包括常用于云服务和存储的典型互联网设备。 |
| 物联网 | 系统可能包含一些M2M节点(如使用非IP通信的蓝牙网格),但会在边缘路由器或网关聚合数据。边缘设备(如网关或路由器)是连接互联网的入口,部分计算能力较强的传感器可将互联网网络层集成到自身。关键在于具备连接互联网的方式。 |

3. 网络价值与定律
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Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。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为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模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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