蜗居的烦恼

中午休息,看了一集BBC的美丽中国。

看完以后,又去看了QQ校友。毕竟么,QQ也是大户。将近1000个好友在那挂着呢。

结果就看到了蜗居。以及,女人对房子的看法。

我不想谈论什么房子啊,女人啊。。。这些毕竟公说公有理婆说婆有理。

只是心里沉甸甸的。房子啊,你什么时候才能不成为我的心头病?

买,买不起。说真话,想钱都想疯了。工资尚可,可是一个月工资还买不到一个平方的房子。上次去见丈母娘,开始说不要房子的,后来还是两个人甚至三个人一起找我要房子。情何以堪?当初说好了的事情,就可以随意变卦?

我要怎么做?

工资始终是这么低,情况始终是这么糟。我不知道我的路在哪里。

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与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与动态响应性能。; 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与预测控制性能;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训练流程与模型预测控制器(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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