最后总结一下,这三招“外练筋骨皮、内练一口气,返璞而归真”,为了形成一个整体,把模型驱动和数据驱动的期望整合在一起,形成最后一句话,希望数据驱动和模型驱动两个风格迥异的小兄弟合作在一起,让它们“互融泰山移”,这条路是艰巨而漫长的,还需要我们继续努力。
📈在模型驱动控制中,我们首先使用数据通过系统辨识来拟合一个数学模型,然后基于这个模型来设计控制器。这种方法的优点在于它能够提供对系统行为的深入理解和预测能力。🔍然而,它也面临着一些挑战,如模型的准确性和复杂性问题。📊相比之下,数据驱动控制则更加直接。它不再需要先通过系统辨识来拟合一个数学模型,而是...
2000年左右的软件开发中就出现了“模型驱动开发(Model Driven Development)”的概念,核心理念是把软件开发从“开发过程”转为“建模过程”,提升开发效率,降低复杂系统开发的难度。 不得不说,“模型驱动”为低代码/无代码的诞生,创造了非常好的基础概念。但是传统的“建模”过程太过于面向开发者,所以传统的“模型驱动...
很多研究,其实是直接移植了模型驱动的选择器到一个深度结果的预测器,这种模型我们称之为模型驱动的主动深度学习。 所以,模型驱动的主动深度学习一般都是组合形成,它的选择器是一个显性的传统模型(比如信息熵、Fisher信息等),而它的预测器是个深层结构比如CNN、DBN或LSTM 等。值得注意的是模型驱动的主动深度学习其选择...
无代码最核心的魅力就是可以不需要关注底层技术细节,然而“模型驱动”本身就是技术实现的路径,所以更多的关注无代码实现的效果本质,从而无代码和“数据驱动”产生了关联。 艾瑞在2020年的报告也提到了“数据驱动”对于企业数字化和企业管理的重要意义。以数据生产要素驱动经营管理,实现持续增长和创新发展。
数据驱动和模型驱动的特点 除此之外,基于数据驱动的模型不依托于具体的机理模型,但是其对数据质量和数量要求较高,可解释性差; 基于模型驱动的模型对数据要求较低,但必须依托具体的机理模型,可解释性强,但对于大型复杂系统容易存在建模困难、易错漏问题。
图2 模型驱动方法 1.3 数据驱动方法 数据驱动意味着在数据和模型的天平上侧重于数据,例如大数据分析、数据科学、机器学习等。数据驱动方法(图3)的本质是在没有对应模式的情况下,通过数据进行映射的学习,建立输入和输出之间的映射关系,现在的人工智能大多都是依靠数据驱动。
模型驱动是指通过建立数学模型来解决问题,而数据驱动则是通过大量的数据来挖掘问题的规律和模式。本文将对模型驱动和数据驱动方法进行详细介绍,并探讨它们的优势和应用领域。 一、模型驱动方法 模型驱动方法是指通过建立数学模型来描述和解决问题的方法。这些模型可以是基于物理原理的,也可以是基于统计学的。模型驱动方法...
随着数据量的增加，模型性能通常会提高。可解释性较差，因为决策过程基于复杂的数学模型。3. 模型驱动：...
赛意谷神MBM以国家级“双跨”平台——赛意谷神工业互联网平台为底座,是景同科技总部赛意信息新一代的模型驱动、数据驱动的智造产品解决方案。赛意谷神MBM是继MES、SMOM之后第三代赛意智能制造产品,它以云边端灵活的分层部署方式,实现安全可靠的数字连接,满足集团化,供应链制造协同的时代需求,能够提供统一的数据服务...