2、计算机科学讲义的出版背景与编辑团队介绍

计算机科学讲义的出版背景与编辑团队介绍

1. 出版背景

自1973年起,计算机科学讲义系列(Lecture Notes in Computer Science, LNCS)开始了它的首次出版。这一系列的诞生标志着计算机科学领域学术交流的一个重要里程碑。LNCS系列的初衷是为了提供一个高质量的平台,用于发布最新的研究成果、教程和会议记录。随着时间的发展,LNCS已经成为全球计算机科学研究人员不可或缺的资源之一。

1.1 创始人与历史沿革

该系列的创始编辑包括Gerhard Goos、Juris Hartmanis和Jan van Leeuwen。他们三位都是计算机科学领域的先驱人物,他们的贡献不仅在于创立了这一系列,更在于为计算机科学的发展奠定了坚实的基础。Goos是德国计算机科学家,Hartmanis是美国计算机科学家,而van Leeuwen则是荷兰计算机科学家,三人共同致力于推动计算机科学的进步。

编辑姓名 国籍 主要贡献
Gerhard Goos 德国 计算机科学教育与研究
Juris Hartmanis 美国 理论计算机科学
Jan van Leeuwen 荷兰
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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