6、物联网应用中的风险与教训

物联网应用中的风险与教训

1. 物联网应用中的错误与挑战

在物联网应用中,程序可能会出现地址与插槽对应错误的情况,从而在错误的位置写入错误的内容。就像在《哈姆雷特》中,信件指示要杀死信件携带者,如果拿信的人弄错了,计划就会产生意想不到的后果。

设计和分析计算机系统行为时,需要在系统实际行为和程序员或分析师的心理模型之间进行符号映射。在很多情况下,这种转换可能会出现问题,实际系统中可能会出现心理模型中不可能出现的行为,这使得问题的查找和修复变得非常困难。

2. 智能医疗领域的风险

2.1 智能医疗的前景与历史教训

如果将物联网定义为“在以前非计算机化的事物上叠加信息技术”,智能医疗是备受关注的领域之一。物联网有望通过连接各种医疗设备,让医疗变得更加智能。然而,这一未来并非首次出现,20世纪80年代的Therac - 25计算机控制的放射治疗机就是一个警示故事。

2.2 Therac - 25的工作原理与设计

Therac - 25是加拿大原子能有限公司(AECL)生产的,它包含一个2500万电子伏特的加速器,可产生电子束或X射线光子束。产生X射线需要先产生高能电子束,然后进行转换,这一过程需要各种物体与射线进行物理排列,其中一个主要组件是旋转转盘。

Therac - 25是早期设备的继任者,借鉴了它们的设计元素和软件,但它取消了许多硬件互锁装置,这些装置原本可以防止射线和物体处于危险的排列状态。

2.3 Therac - 25的悲剧事件

20世纪80年代中期,Therac - 25出现了一系列神秘故障。患者在治疗过程中会抱怨有异

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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