13、从 Ionic 1 迁移到 Ionic 2 及测试指南

从 Ionic 1 迁移到 Ionic 2 及测试指南

一、Ionic 1 到 Ionic 2 的迁移

在完成 Ionic 1 的待办事项应用构建后,我们将着手把它迁移到 Ionic 2。若计划从 Ionic 1 迁移到 Ionic 3,也可采用类似方法。

1. 迁移计划

迁移计划很简单,我们将使用 --v2 标志搭建一个新的空白模板,再逐步整合内容。以下是 Ionic 1 和 Ionic 2 组件的映射表:
| 组件 | Ionic 1 | Ionic 2 |
| ---- | ---- | ---- |
| Ionic 启动模板 | 空白 | 空白 |
| 引导应用 | ng-app | NgModule |
| 导航 | 状态路由器 | NavController |
| 组件 | 模板和控制器 | @Component |
| 服务/工厂 | 服务提供者 | @Injectable 提供者 |
| 持久化 | 本地存储 | 存储 API |
| 设备交互 | NgCordova | Ionic Native |
| 本地通知 | $cordovaLocalNotification 服务 | LocalNotifications 类 |

2. 搭建新模板

chapter8 文件夹内,打开命令提示符或终端,运行以下命令:

ionic start -a "TodoApp-v2" -i app.
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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