银行系统照片与本人不符 市民办理信贷业务遭拒

一位市民因银行公民身份信息核查系统中的照片与其本人不符而无法办理信贷业务。尽管其在公安系统的户籍信息准确无误,但多次尝试不同银行均遭拒绝。

一市民到银行办理业务,却被告知公民身份信息核查系统显示的照片与本人不符,银行拒绝为其办理业务,但在公安系统的户籍系统查询时,信息却与本人完全一致。

  1月4日,河东区相公镇的郑连钦反映,自己于2010年8月份到市区一家银行办理信贷业务时,被告知公民身份信息核查系统的照片与他本人不符合,银行拒绝为其办理。郑连钦又到市内其他银行,都被以同样的理由拒绝。

  4日,记者和郑连钦来到金雀山路东段一银行,经工作人员查询,姓名、身份证号等信息和郑连钦相符,但系统显示的照片却与郑连钦不符。工作人员表示,银行的户籍信息是由公安系统提供的,建议记者到当地派出所咨询一下。

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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