马尔默一个农民家

马尔默一个农民家
    在相册中,有一个夹子题为《马尔默一个农民家》。除了这几张照片我对这个人家就再没有任何信息了。

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    自驾游的第一站就是斯德哥尔摩到马尔默。欧洲的高速标志和中国一样,对于初来乍道一样是难以辨认的,经常需要在加油站问路。
    这次从高速下来就走出了20多公里,虽然欧洲乡间景色奇美,但是我们毕竟迷失在一片农田当中了。

冒昧的开进一家农户,女主人真的很热情的给我们指路,但我们却在人家忙着参观起来了。全套的宜家的家具、装饰,门外的休闲椅、墙上的花、壁灯... ...
    不知这家人在当地是不是很富有,但是他们给我的感觉是生活的非常舒适,无论是屋子、院子还是院子外的道路都是干净、整洁、自然的。

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女主人得知我们是北京来的很高兴,最后还把他的一本马尔默的黄页送给了我们这几个“老外”。

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遗憾的是没有能够留下任何的联系方式。

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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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