JAVA逻辑运算

package com.endless;
/**
* @JAVA02.Booleans.java
* @author 当前用户:Endless作者 :Endless
* @version 创建时间:2017年7月25日 下午1:53:41
* 
*/
public class Booleans {
     static boolean a ,b,c,d,e,f,g,h;

    public static void main(String[] args) {
           a = true&&true ;
           b = true&&false ;
           c = true||false ;
           d = true||true ;
           e = false&&false;
           f = false||false;
           g = !true ;
           h = !false;
           System.out.println("a:"+a+"\nb:"+b+"\nc:"+c+"\nd:"+d+"\ne:"+e+"\nf:"+f+"\ng:"+g+"\nh:"+h);     
    }
}
运行结果

a:true
b:false
c:true
d:true
e:false
f:false
g:false
h:true

/** * @project: WebProjectUtil * @class: NumberUtil * @describe: 此工具类用来处理数字方面的逻辑, * 如返回指定位数的随机数字、Double的加减乘除精确运算、指定位数数字用“0”补齐 * @autho: Administrator * @date: 2013-6-7 下午02:26:27 * @alter: Administrator * @alterDate: 2013-6-7 下午02:26:27 * @alterRemark: * @version V1.0 */ public class NumberUtil { private static final int DEF_DIV_SCALE = 2; /** * @return 返回12位随机数 */ public static String randomNumber() { } /** * @param parm * @return 返回指定位数随机数 */ public static String randomNumber(int parm) { } /** * * 两个Double数相加 * * @param v1 * @param v2 * @return Double */ public static Double add(Double v1, Double v2) { } /** * * 两个Double数相减 * * @param v1 * @param v2 * @return Double */ public static Double sub(Double v1, Double v2) { } /** * * 两个Double数相乘 * * @param v1 * @param v2 * @return Double */ public static Double mul(Double v1, Double v2) { } /** * * 两个Double数相除 * * @param v1 * @param v2 * @return Double */ public static Double div(Double v1, Double v2) { } /** * * 两个Double数相除,并保留scale位小数 * * @param v1 * @param v2 * @param scale * @return Double */ public static Double div(Double v1, Double v2, int scale) { } /** * 返回指定Double的负数 * @param v1 * @return */ public static Double neg(Double v1) { /** * @Title: toFixdLengthString * @Description: 将字符串用符号填充位数 * @param str 源字符串 * @param fixdlenth 位数 * @return String * @throws */ public static String toFixdLengthString(String str, int fixdlenth) { } /** * @Title: toFixdLengthString * @Description: 将数字用“0”填充位数 * @param num * @param fixdlenth * @return String * @throws */ public static String toFixdLengthString(int num, int fixdlenth) { } /** * @Title: generateSpaceString * @Description: 得到指定位数占位符 * @param length * @return String * @throws */ public static String generateSpaceString(int length) { } /** * @Title: generateZeroString * @Description: 得到指定位数的“0”的占位符 * @param length * @return String * @throws */ public static String generateZeroString(int length) { } }
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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