无题二

8年前的感怀,只能算作无题了罢,若今日叙怀,或只有四句:

仰天我长啸
胸中起波涛
不甘碌碌老
结庐铸宝刀

 

论英雄——叙怀

仰天我长啸
胸中起波涛
英雄何所在
煮酒论明白

男儿西北有神州
当年万里觅封侯
生子当如岳元帅
壮怀激烈入梦来

百二秦关终属楚
三千越甲可吞吴
破釜沉舟气如虹
忍辱负重骨如松

泰山崩顶色不变
败走千里志不迁
势如破竹行亦慎
大权在握节亦贞

亲朋无道宝刀在
宿敌已逝亲赴哀
慷慨悲歌情义重
横槊赋诗睨群雄

生灵涂炭拍案起
功成身退与民息
名利色权皆粪土
下得高台向平湖

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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