1、探索 Oracle Warehouse Builder 11g:构建动态数据仓库的入门指南

探索 Oracle Warehouse Builder 11g:构建动态数据仓库的入门指南

1. 数据仓库与 Oracle Warehouse Builder 概述

在当今竞争激烈的商业环境中,企业越来越重视战略规划、长期决策,数据仓库应运而生。数据仓库能够帮助企业挖掘电子存储信息,洞察业务运营状况,为改进业务提供有价值的见解。而 Oracle Warehouse Builder(OWB)是 Oracle 提供的一款工具,可用于数据仓库实施的各个阶段,从初始的表结构设计到 ETL(Extract, Transform, Load)以及数据质量审计。

2. 数据仓库基础概念
  • 什么是数据仓库 :数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、随时间变化的数据集合,用于支持企业的决策制定。它从多个数据源收集数据,经过清洗、转换和加载,存储在一个统一的数据库中,为企业提供全面的业务视图。
  • OWB 的作用 :OWB 可以在数据仓库实施的各个阶段发挥作用,包括设计源和目标信息、创建数据映射、对数据进行转换以及生成加载数据的代码。
3. 安装数据库和 OWB

安装过程包括下载 Oracle 软件、考虑硬件和操作系统要求、安装 Oracle 数据库软件、配置监听器、创建数据库以及安装 OWB 独立软件。以下是详细步骤:
1. 下载 Oracle 软件 :从官方渠道下载所需的 Oracle 软件。
2. 硬件和操作系统 :确保硬件和操

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与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与动态响应能力。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与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 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与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,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算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与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与工程应用技巧。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值