20、信息技术与管理领域的多元研究成果综述

信息技术与管理领域的多元研究成果综述

在当今数字化快速发展的时代,信息技术与管理领域的研究成果不断涌现,涵盖了从数据处理到企业战略等多个方面。这些研究不仅推动了技术的进步,也为企业的运营和决策提供了重要的支持。以下将对相关领域的部分研究成果进行介绍。

1. 信息技术应用研究

1.1 数据挖掘与仓库

数据挖掘和数据仓库是信息技术领域的重要组成部分。Han 和 Kamber(2004)在《Adatbányászat - Koncepciók és technikák》中详细阐述了数据挖掘的概念和技术,为企业从海量数据中提取有价值信息提供了方法。Kimball 和 Ross(2002)的《The data warehouse toolkit second edition – the complete guide to dimensional modeling》则为数据仓库的构建和维度建模提供了全面的指导。

1.2 云计算与网格计算

云计算和网格计算为企业提供了更高效的计算资源和数据存储方式。Boss 等人(2007)探讨了云计算的相关内容,指出其在资源共享和灵活性方面的优势。Berman 等人(2003)的《Grid computing. Making the global infrastrucure a reality》则强调了网格计算在实现全球基础设施方面的重要性。

1.3 企业架构与信息管理

企业架构和信息管理对于企业的战略规划和运营至关重要。Bernus 等人(2003)的《Handbook on enterprise architecture》为企业架构的设计和实施提供了全面的指南。D

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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