找回被修改过的数据

模拟:

先创建一张测试表A,表A里有个字段test,字段类型number
CREATE TABLE A(test NUMBER);

表A插入一条测试记录 1,并提交
insert into A(test) values(1);

 

查询下插入记录后的结果
SELECT * FROM A;

test

1

 

现在,我们把表A的记录1修改成2,并提交
UPDATE A SET test= 2;
COMMIT;

查询下修改记录后的结果
SELECT * FROM A;

test

2

 

然后通过闪回来查询修改状态前的记录

SELECT * FROM A AS OF TIMESTAMP  SYSDATE - 2/1440;

test

1

 

现在把修改前的记录插入到表a中

INSERT INTO A SELECT * FROM A AS OF TIMESTAMP  SYSDATE - 2/1440;

再查询表A,检验下表A的记录是否有两条,一条为1,一条为2
SELECT * FROM A;

test

2

1

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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