13、探索CCMF与O - CCMF:构建上下文感知会议提醒应用的框架

探索CCMF与O - CCMF:构建上下文感知会议提醒应用的框架

1. 引言

在当今数字化时代,上下文感知的应用程序变得越来越重要。为了开发这样的应用,CCMF(Computational Context Modeling Framework)及其本体驱动的变体O - CCMF应运而生。本文将详细介绍这两个框架在开发上下文感知会议提醒应用中的应用,并对它们进行比较。

2. 会议提醒应用需求

为了验证CCMF和O - CCMF的可行性,我们以开发一个上下文感知的会议提醒应用为例。该应用需要根据以下要求向会议参与者发送提醒消息:
1. 如果参与者位于会议地点附近,应在会议开始前5分钟收到提醒消息。
2. 如果参与者位于会议地点较远的地方,消息应在40分钟内发送。
3. 如果会议在高峰时段举行,提醒间隔增加10分钟。
4. 如果正在下雨,再增加10分钟。
5. 如果会议主题是授课,增加30分钟,以便参与者为课程做好准备。

3. 使用CCMF开发会议提醒应用
3.1 上下文信息结构建模

使用CCMF开发会议提醒应用的第一步是对上下文信息结构进行建模。通过CCMD(Computational Context Modeling Diagram)可以图形化地表示上下文数据,这些数据是会议提醒应用上下文自适应的参数。具体元素如下:
- 编号1旁边的元素代表识别上下文焦点的任务。
- 编号2旁边的元素是上下文焦点,它帮助设计师确定实现自适应所需的特定上下文信息集。
- 编号3旁边的元素象征会议。
- 编号4旁边的元素代表参与者列表。

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方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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