19、瑞典、挪威和荷兰气象报告中的存在结构分析

瑞典、挪威和荷兰气象报告中的存在结构分析

1. 瑞典气象报告中的存在结构

1.1 频率分析

在瑞典气象报告的语料库中,存在三种存在结构:“det blir”“det är”和“det finns”。其绝对频率(AF)和相对频率(RF)情况如下表所示:
| 结构 | AF | RF |
| — | — | — |
| det blir | 283 | 3,875.54 |
| det är | 130 | 1,780.28 |
| det finns | 8 | 109.55 |

由于缺乏其他瑞典语语篇传统或领域中存在结构的统计数据,难以进行对比分析。但将语料库中“det blir”的存在结构与瑞典参考语料库中的一般“det blir”结构相比,发现存在性的“det blir”出现频率特别高(焦点语料库中每百万词出现3,875.55次,参考语料库中为576.52次)。基于Goldbergian CxG中频率的重要性,这可作为将存在性“det blir”结构指定为特殊结构的第一个论据。

1.2 形式特征

从形式特征来看,“det blir”结构中动词 - 主语倒装的频率很高。在283个“det blir”的存在结构中,148个(占52.3%)出现了动词 - 主语倒装,其相对频率为2,026.78,高于参考语料库中一般“det blir”倒装结构的相对频率(仅为269.37)。具体情况如下表:
| 结构 | 主语 - 动词 | | | 动词 - 主语(倒装) | | |
| — | — | — | — | — | — | — |
| | AF | 百分比 | RF | AF

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)可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础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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