有感于“学术官僚化、大学衙门化,教授奴才化”

本文讨论了当前中国大学教育科研存在的问题,如学术官僚化、大学衙门化等,并提到自主创新面临的挑战。引用了一位老先生的观点,强调了人际关系在学术界的重要性。

今天刚刚看了《凤凰卫视》的“锵锵三人行”,谈及当前国内大学的现状,虽然嘉宾还算是客气,但也的确道出了目前国内教育科研的现状,即“学术官僚化、大学衙门化、教授奴才化”。中国的自主创新,如果以这样的现状,要达到所谓的赶美超欧,无异于痴人说梦。令人悲哀的是说梦的人还的确不少,而且叫声很响。

回忆某位老先生在对其众多的博士生、硕士生说的一句肺腑之言“关系就是第一生产力”,真是感慨系之。其实难道只有科研院所是这样么? 不过是大环境决定小环境而已。

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,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算子理论与递归神经网络(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规律,构建可解释性强、计算效率高的线性模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与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,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、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与预测控制一体设计;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网络结构设计与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,深对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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