建立窗体时所响应的消息

创建窗体 ...
  1. WM_GETMINMAXINFO 
  2. WM_NCCREATE 
  3. WM_NCCALCSIZE 
  4. WM_CREATE 
  创建完毕.
  显示窗体 ...
  1. WM_SHOWWINDOW 
  2. WM_WINDOWPOSCHANGING 
  3. WM_WINDOWPOSCHANGING 
  4. WM_ACTIVATEAPP 
  5. WM_NCACTIVATE 
  6. WM_GETTEXT 
  7. WM_ACTIVATE 
  8. WM_SETFOCUS 
  9. WM_NCPAINT 
  10. WM_GETTEXT 
  11. WM_ERASEBKGND 
  12. WM_WINDOWPOSCHANGED 
  13. WM_SIZE 
  14. WM_MOVE 
  显示完毕.
  更新窗体...
  WM_PAINT 
  更新结束.
  //当点击"最小化"......
  1. WM_NCLBUTTONDOWN 
  2. WM_CAPTURECHANGED 
  3. WM_SYSCOMMAND 
  4. WM_GETMINMAXINFO 
  5. WM_GETTEXT 
  6. WM_WINDOWPOSCHANGING 
  7. WM_GETMINMAXINFO 
  8. WM_NCCALCSIZE 
  9. WM_NCPAINT 
  10. WM_GETTEXT 
  11. WM_ERASEBKGND 
  12. WM_WINDOWPOSCHANGED 
  13. WM_MOVE 
  14. WM_SIZE 
  //点击"最大化"..........
  1. WM_NCLBUTTONDOWN 
  2. WM_CAPTURECHANGED 
  3. WM_SYSCOMMAND 
  4. WM_GETTEXT 
  5. WM_WINDOWPOSCHANGING 
  6. WM_GETMINMAXINFO 
  7. WM_NCCALCSIZE 
  8. WM_NCPAINT 
  9. WM_GETTEXT 
  10. WM_ERASEBKGND 
  11. WM_WINDOWPOSCHANGED 
  12. WM_MOVE 
  13. WM_SIZE 
  //点击“关闭”.......
  1. WM_NCLBUTTONDOWN 
  2. WM_CAPTURECHANGED 
  3. WM_SYSCOMMAND 
  4. WM_CLOSE 
  5. WM_WINDOWPOSCHANGING 
  6. WM_WINDOWPOSCHANGED 
  7. WM_NCACTIVATE 
  8. WM_ACTIVATE 
  9. WM_ACTIVATEAPP 
  10. WM_KILLFOCUS 
  11. WM_DESTROY 
  12. WM_NCDESTROY
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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