3.23培训日记

上午跟老师上课按钮的监听方法做了2个小练习猜数字和猜拳

猜数字在机房实现了猜拳是回来做的做了一下午做出来了 下回希望自己做的更快点!



按钮监听方法 




 private Button button1;
    private Button button2;




    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);


        intView();//初始化控件方法
        SetListtenres();//设置监听器
    }


    /**
    *  按钮设置监听器方法
    **/
    private void SetListtenres() {
        button1.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View view) {
               //点了按钮之后要做什么
                Toast.makeText(MainActivity.this,"用户点击了一个按钮",Toast.LENGTH_SHORT).show();
            }
        });
        button2.setOnClickListener(this);
    }


    /**
     *初始化两个按钮控件方法
     */






    private void intView() {
        button1=(Button)findViewById(R.id.button);
        button2=(Button)findViewById(R.id.button2);
    }
    //点击第二个按钮要做的事
    @Override
    public void onClick(View view) {
        Toast.makeText(MainActivity.this,"点击了第二个按钮",Toast.LENGTH_SHORT).show();
    }
}

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Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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