java学习之—链表(3)

/**
 * 使用链表实现队列
 * Create by Administrator
 * 2018/6/19 0019
 * 下午 4:37
 **/
public class Link {

    public long dData;
    public Link next;

    public Link(long d){
        this.dData = d;
    }

    public void displayLink(){
        System.out.print(dData + " ");
    }
}

class FirstLastList{

    private Link first;

    private Link last;

    public FirstLastList(){
        this.first = null;
        this.last = null;
    }

    public boolean isEmpty(){
        return first == null;
    }

    public void insertLast(long dd){
        Link newLink = new Link(dd);
        if(isEmpty()){
            first = newLink;
        }else {
            last.next = newLink;
        }
        last = newLink;
    }

    public long deleteFirst(){
        long temp = first.dData;
        if(first.next == null){
            last = null;
        }
        first = first.next;
        return temp;
    }

    public void displayList(){
        Link current = first;
        while (current != null){
            current.displayLink();
            current = current.next;
        }
        System.out.println("");
    }
}

class LinkQueue{
    private FirstLastList theList;

    public LinkQueue(){
        this.theList = new FirstLastList();
    }
    public boolean isEmpty(){
        return theList.isEmpty();
    }

    public void insert(long j){
        theList.insertLast(j);
    }

    public long remove(){
        return theList.deleteFirst();
    }

    public void displayQueue(){
        System.out.print("Queue (front-->rear): ");
        theList.displayList();
    }

    public static void main(String[] args) {
        LinkQueue linkQueue = new LinkQueue();
        linkQueue.insert(20);
        linkQueue.insert(40);

        linkQueue.displayQueue();

        linkQueue.insert(60);
        linkQueue.insert(80);

        linkQueue.displayQueue();

        linkQueue.remove();
        linkQueue.remove();

        linkQueue.displayQueue();
    }
}

  

 

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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