GIS阅读思考

本文探讨了GIS(地理信息系统)的本质及其应用价值。强调GIS应当聚焦于解决用户的实际需求而非过度追求技术展示。文章回顾了GIS的发展历史,指出首个GIS系统——加拿大地理信息系统(CGIS)诞生的初衷是为了高效解决土地调查的问题。此外,文中还提到当前GIS服务虽已成熟,但仍需紧密结合用户需求进行创新。

1、GIS是一个为用户提供方便、快捷地理信息服务的工具,而不是自我的“技术炫耀”。在进行GIS项目的开发时,最重要的还是要弄清用户的真实需求,然后集中利用自身的技术很好地完成用户需求。

2、地理信息系统(GIS)中的“S”可以有很多不同的理解,比如System----Science----Service,概念名词都是抽象的,我们不应该在这些抽象的东西上花费太多精力和时间,究其本质,GIS还是一个系统工具,用来解决现实生活中各种地理相关问题的工具。在蒋总的博客中,看到了这样一则信息,不知道是不是这样:从Tomlinson博士的角度来看,他在1962年开始进行使用计算机来制图的活动,并非是从某几条公理开始的科学研究,而是纯粹的事务性项目----加拿大土地调查局需要调查他们的土地,而成果必须拿出800万加元雇佣近600人的合格制图员用上3年时间来完成,除了花费,一个很大的问题是政府只有50到60个合格的地图制图专业人员。于是Tomlinson博士临危受命,分析了所有技术和经济的可行性报告,得出的结论是可以开发一个系统来完成这项工作。这样不需要几年,而只需要几周时间就能完成,同时花费少于二百万加元。这就是世界上第一个GIS系统,即加拿大地理信息系统(CGIS)诞生的原因。

3、目前构建GIS服务的各项技术基本都已经突破,但GIS用户的需求还停留在一个较低的层次(浏览和查询地理信息)。技术产品还是要结合用户需求来更新,作为开发人员,我们的焦点应该集中在如何利用掌握的技术或更好的技术来(更好更完美地)解决当下用户的需求,而不是过多地推进技术革新;同时还要深入挖掘各种新的地理信息应用模式,这一方面应该是创新吧,不是技术创新而是应用创新,套用一位专家的话说“GIS应用没有边际,只是人的想象力存在边际”,原话记得不太清楚,大概是这个意思吧。

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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