31、UNIMARC元数据质量控制:原理、工具与实践

UNIMARC元数据质量控制:原理、工具与实践

1. UNIMARC概述

UNIMARC旨在促进国家书目机构之间以机器可读形式进行书目数据的国际交换,它属于MARC格式家族,是ISO 2709国际标准的具体实现。其主要特点如下:
- 结构组成 :每条符合标准的书目记录由24个字符的数据元素记录标签和数量不定的字段组成。字段通过三位数字代码标签识别,分为控制字段和数据字段。控制字段包含明确的字符数据,数据字段可包含一到两个指示符,并可细分为子字段,子字段由一个字母数字字符符号标识。
- 适用范围 :涵盖专著、连续出版物、地图资料、音乐、录音、图形、投影和视频资料、珍本和电子资源等多种类型。
- 发展历程 :1977年首次发布,后续版本不断增加新的数据字段以适应不同类型资料的编目需求。1985年,UNIMARC被确定为国家书目机构间记录交换的国际格式,并被推荐为缺乏官方格式国家的MARC格式模型。

UNIMARC格式类图

classDiagram
    class Record {
        tag: int
    }
    class Field {
        tag: int
    }
    class DataField {
        ind1: char
        ind2: char
    }
    class ControlField {
        text: string
    }
    class Subfiel
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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