缺陷驱动与流程优化

软件开发中有数据驱动、表驱动方法,在流程优化中,也许可以考虑一下使用缺陷驱动的方法。

所谓缺陷驱动,说白了,就是有病治病,没病绝不乱投医。

一个组织,为什么进行流程优化,什么时候进行流程优化,如何进行流程优化,是一个管理者要深刻思考的问题。

流程优化通常会受到很大的阻力。和历史上的改革一样,操之过急往往会导致改革失败。

采用缺陷驱动的方法进行流程优化有下面几个好处:

1、 降低变革阻力。缺陷导致的问题给团队成员的教训会降低在团队中进行流程优化的阻力,成员都会乐于接受流程的改变。

2、 防止为了优化而优化,为了过程而过程。流程优化是为了解决实际的问题,如果没有问题,仅仅是因为某个流程或过程更好,或者更科学,或者更流行,所以才进行流程优化,则极有可能会进入为了过程而过程,为了优化而优化,这样,不但无法获得流程优化的好处,更坏的情况是,团队会对流程“水土不服”的。

3、 推动创新。缺陷驱动的方法会使团队成员养成善于发现问题,并且去思考、尝试解决问题的方案。如果没有现成的解决方案,团队成员会自己思考适合团队自身解决方案,从而推动组织创新。

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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