div运动

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<title>无标题文档</title>
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#div1 {width:200px; height:200px; background:red; position:absolute; top:50px; left:0px;}
</style>
<script>
var timer=null;
var backtimer=null;
function startMove()
{
   var oDiv=document.getElementById('div1');

   clearInterval(timer);
    clearInterval(backtimer);
   timer=setInterval(function (){
      var speed=5;

      if(oDiv.offsetLeft>=300)
      {
         clearInterval(timer);
      }
      else
      {
         oDiv.style.left=oDiv.offsetLeft+speed+'px';
      }
   }, 30);
}

function goback()
{
    var oDiv=document.getElementById('div1');
    clearInterval(timer);
    clearInterval(backtimer);
    backtimer=setInterval(function (){
        var speed=-5;

        if(oDiv.offsetLeft<=0)
        {
            clearInterval(backtimer);
        }
        else
        {
            oDiv.style.left=oDiv.offsetLeft+speed+'px';
        }
    }, 30);
}
</script>
</head>

<body>
<input id="btn1" type="button" value="开始运动" onclick="startMove()" />
<input id="btn2"type="button"value="返回"onclick="goback()"/>
<div id="div1">
</div>
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</html>
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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