感受

        凯文柯恩的钢琴曲,觉得好久没有听了。

        连续几天密集的降水,令炎热燥温的天气,忽又小些转凉。几日里,晚凉的空气透着舒神的好。端午前晚去了朋友家,朋友盛情,带回好多米粽。晚上回来时,下了一天的雨不知什么时候也已经停了,似乎还有三三两两的小雨丝,疏疏而落,令这清宁安澜的夜氛围也没有太多寂寥。饱蘸了一天充沛雨水的洗礼,路边的树木也是神采奕奕,霓虹闪现的路面,也比平时熤亮了许多,每片叶子都在闪现着久违清亮的光芒,清泽的耀光透过若有若无的雨帘折射过来,提亮着节日的夜色。

        一路上戴着耳塞,收听着电台里关于节日的话题。传统的节日,如若一个久违的老友,推杯把盏间,总浸渍在一种暖暖的古老氛围里。氛围里总也离不了那些陈旧远去的少华轻年的记忆。时光的沉淀,总会把许多曾经不经意的东西,雕琢成华章陈酿。那些关于过去,关于传统,关于记忆的话题里面,总会唤起很多被现实沉沉覆盖着的东西。节日犹如时光的一个节点,它是一把尺,在经年累月中,测量着过往中的沉沉浮浮。

        窗外是一个提速追赶浮华的时代,觉得成长的可贵就在于,能把一些思想或行为的经历,即时务实的整理成字,过些日子再拿出来看的时候,又是另番感受。觉得那些能把感受记录下来的人是幸运的,也是幸福的。

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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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