1、BigData 2020:大数据领域的盛会与创新探索

BigData 2020:大数据领域的盛会与创新探索

1. BigData 2020 大会概述

2020 年国际大数据大会(BigData 2020)旨在提供一个国际论坛,正式探索各类增值服务的各种商业见解。大数据是挖掘商业见解和服务经济学的关键推动因素。

BigData 2020 是服务会议联盟(SCF)的成员之一。SCF 2020 有 10 场相关的面向服务的姐妹会议,具体如下:
|会议名称|会议内容|
| ---- | ---- |
|国际 Web 服务会议(ICWS 2020)|聚焦基于 Web 的服务,涵盖 Web 服务建模、开发、发布等及最新 API 标准|
|国际云计算会议(CLOUD 2020)|专注于在各种云环境中对 XaaS(一切即服务)进行建模、开发等|
|国际大数据会议(BigData 2020)|致力于大数据的科学和工程创新|
|国际服务计算会议(SCC 2020)|关注服务创新生命周期,包括企业建模等多个方面|
|国际人工智能与移动服务会议(AIMS 2020)|探索人工智能科学技术及相关服务和移动应用的开发等|
|世界服务大会(SERVICES 2020)|关注新兴服务导向技术和特定行业的服务与解决方案|
|国际认知计算会议(ICCC 2020)|聚焦传感智能即服务(SIaaS)|
|国际物联网会议(ICIOT 2020)|专注于物联网技术的创建和服务开发|
|国际边缘计算会议(EDGE 2020)|关注边缘计算的最新技术和实践|
|国际区块链会议(ICBC 2020)|专注于基于区块链的服务和使能技术|

BigData 2020

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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