5、z/VM系统安装与配置全流程指南

z/VM系统安装与配置全流程指南

在当今的信息技术领域,z/VM系统的安装与配置是一项关键任务。它涉及多个步骤和操作,需要精确执行以确保系统的稳定运行。本文将详细介绍z/VM系统从安装到配置的全过程,包括系统安装、TCP/IP配置、XEDIT配置、SYSTEM CONFIG文件定制以及TCP/IP启动配置等内容。

1. 完成z/VM安装

要完成z/VM的安装,需按以下步骤操作:
1. 回到集成3270控制台窗口,会看到独立程序加载器窗口。按Tab键切换到IPL参数部分,输入 cons=sysg ,这指定使用集成3270控制台。
2. 按F10键继续z/VM系统的IPL,此过程约需1 - 3分钟。
3. 在 Start (Warm|Force|COLD|CLEAN) 提示处,输入 cold drain noautolog
4. 在 Change TOD clock 提示处,输入 no
5. 当出现 HCPCRC8082I EREP records are accumulating for userID EREP 消息后,使用 DISCONNECT 命令(即 disc )从OPERATOR用户ID断开连接,按Enter键获取新的登录窗口。
6. 在z/VM登录窗口,以MAINT身份登录,密码为MAINT。可能会收到关于磁盘未链接或未挂载的消息,这不是问题。在右下角看到VM Read提示时按Enter键

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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