5、TypeScript基础类型使用指南

TypeScript基础类型使用指南

1. 类型注解与函数示例

在TypeScript中,我们可以定义类型并使用函数来操作这些类型的数据。以下是一些示例代码:

interface Person {
  name: string;
  age: number;
  id: string;
  semester: number;
}

function createPerson() {
  return { name: "Stefan", age: 39, semester: 25, id: "XPA" };
}

function printPerson(person: Person) {
  console.log(person.name, person.age);
}

function studyForAnotherSemester(student: Person) {
  student.semester++;
}

function isLongTimeStudent(student: Person) {
  return student.age - student.semester / 2 > 30 && student.semester > 20;
}

const me = createPerson();
printPerson(me);
studyForAnotherSemester(me);
isLongTimeStudent(me);

这里定义了 Person 接口,包含 name

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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