【调剂】长江大学农学院王俊老师课题组2024年招收硕士调剂生

计算机与软件考研调剂信息汇总与招生详情

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公众号【计算机与软件考研】每天都会发布最新的计算机考研调剂信息!

点击公众号界面左下角的调剂信息或者公众号回复“调剂”是计算机/软件等专业的所有调剂信息集合,会一直更新的。

1.导师信息
https://nxy.yangtzeu.edu.cn/info/1061/7076.htm

2.研究方向
(1)大豆种质资源评价及优异基因资源挖掘。
(2)生物大数据与基因组选择育种。
(3)基因功能研究

3.招生要求
(1)达到国家A类地区进入复试的初试成绩基本要求;
(2)报考专业代码为09开头(农学类)。
(3)有计算机基础或英语过六级者(或考研英语过60分)优先;本科为园林设计,艺术类考生自行略过。

4.联系方式
欢迎对大数据和人工智能感兴趣的学生报考本课题组研究生。有意向的考生可将个人简历(含性别、出生年月、籍贯、Email、手机号、QQ号、本科学校和专业、学习或工作经历、报考类型、一志愿报考单位及各科成绩、CET4/6成绩、科研情况)发送至邮箱1741075508@qq.com。

长江大学农学院官网:http://nxy.yangtzeu.edu.cn/。

信息来源网址:

https://muchong.com/t-16096292-1

我每年都会整理计算机考研的调剂信息集合,而且是最全的:

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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”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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