数据库设计(2009)

1.超市管理系统(难度系数1.0)
功能介绍:
1)商品基本设置(商品明细、商品种类,

包装种类、存放货架)

2)进货(进货单,进货详单。)

3)销售收银(销售单,销售详单。当插入销售详表数据时,触发器完成修改商品表的商品,数量=数量-销售数量)

4)统计功能(库存盘点、月盈利额)

2.物流配送系统(难度系数1.5)
功能介绍:
1)商品基本设置(商品明细、规格种类、

包装种类、仓库)
2)客户管理(订购客户、供货客户、结帐

方式)
3)订购过程(订购单、订购明细)
4)配货(含采购)过程(采购单、采购明

细)
5)送货过程
6)统计功能(订单盈利核算、月盈利额、

库存盘点)

3.毕业设计指导与管理平台(难度系数1.8)
功能
1)学生:能够在线根据题目,选择教师。根据每阶段的任务和时间段限制,提交最后作业。学生能够即时看到教师的批语和指导。
2)指导教师:
能够在第七学期末出题
根据学生选择情况,审核同意还是不同意意见。
每一阶段,可以在线浏览学生设计的上传文件,给设计组内学生留言,指导毕业设计的进行。
3)管理员:
能够分配毕业设计为几个阶段和每个阶段的基本任务(教师在基本任务的基础上,细化为实际的任务)和每个任务的时间区间等。
管理教师和学生。
发布通知,公告。

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与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。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)的设计与优化,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与仿真结果,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为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与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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