学习总结

                      昨天学习了第七章的数组和字符串,本章的目标是:掌握数组的基本概念;掌握数组的用法;掌握字符串的用法。

              一堂课下来,我觉的自己没听懂什么,原因在于没复习,错在自己。于是我不知道怎么总结了!

           看了章的总结部分:1.数组是同类型数据的集合。同一个数组的数组元素具有相同的数据类型。引用数组就是引用数组的各元素。通过下标的变化可以引用任意一个数组元素。需要注意的是,不要进行下标越界的引用,那样会带来意外的副作用,比如会隐含地修改其它变量的值。2。数组类型在数据处理和数值计算中有十分重要的作用,许多算法不用数组这种数据结构就难以实施。数组与循环结合,是很多问题的算法得以简单地表述,高效地实现。3数组以下标的多寡而分为一维数组、二维数组、三维数组、、、等。一般,二维数组以上又称为多维数组。常用的是一维数组和二维数组。对多维数组,也可以把它看作一维数组,而它的数组元素是比它少一维的数组。这样看,有利于理解多维数组及其地址表示。4.C语言使用字符数组来存放字符串,该字符数组中包括一个'\0'字符,代表字符串的结尾。

          

 

 

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与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。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)的设计与优化,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与仿真结果,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为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与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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