12、科学文献分析工具及恐怖主义研究案例解析

科学文献分析工具与反恐研究

科学文献分析工具及恐怖主义研究案例解析

1. 科学文献分析基础及相关工具

在科学研究领域,对文献的分析和可视化有助于我们深入理解知识结构和研究趋势。在文献分析中,块之间的连接变化以及语义谓词的共现情况具有重要意义。相对而言,局限于块内部状态的变化不如改变块间连接的变化显著。若共现连接在单个块内,可能仅产生局部影响;而以创新或意外方式连接两个块的共现连接,则可能改变局部结构和整体知识组织。

1.1 CiteSpace的功能特点

CiteSpace支持结构变量分析,它能将一组科学文章按发表年份分离。对于发表于年份Y的文章,CiteSpace会参照年份Y之前的知识网络状态,计算该文章带来的所有变化,并通过文章发表前后网络的差异,量化文章对底层网络全局结构产生重大改变的可能性。

CiteSpace还具备与本地MySQL数据库的内置接口,用户可将数据上传到数据库,像操作普通MySQL数据库一样直接与数据交互,也能通过CiteSpace提供的专用功能进行操作。上传到MySQL的每个数据集,可从数据处理实用程序界面执行一些文本分析功能,这些功能与CiteSpace主界面的共现术语网络有所不同,主要区别在于包含基于对数似然比检验的选择步骤,理论上,由此生成的图形可视化应能呈现短语的最重要模式。

1.2 VOSviewer和CitNetExplorer的特点

  • VOSviewer :由荷兰莱顿科学技术研究中心的Van Eck和Waltman于2010年开发,是一款流行的科学映射软件工具,用于构建和可视化文献计量网络,包括期刊、研究人员或单个出版物的网络,可基于共引、书目耦合或共同作
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算子理论与递归神经网络(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与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与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与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网络结构设计与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与应用能力。
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