自顶向下 逐步求精

将复杂的大问题分解为相对简单的小问题,找出每个问题的关键、重点所在,然后用精确的思维定性、定量地去 描述问题。其核心本质是”分解”。

自顶向下(top-down)的分析算法通过在最左推导中描述出各个步骤来分析记号串输入。之所以称这样的算法为自顶向下是由于分析树隐含的编号是一个前序编号,而且其顺序是由根到叶自顶向下的分析程序有两类:回溯分析程序(backtracking parser)和预测分析程序(predictive parser)。预测分析程序试图利用一个或多个先行记号来预测出输入串中的下一个构造,而回溯分析程序则试着分析其他可能的输入,当一种可能失败时就要求输入中备份任意数量的字符。虽然回溯分析程序比预测分析程序强大许多,但它们都非常慢,一般都在指数的数量级上,所以对于实际的编译器并不合适。

递归下降程序分析和LL(1)分析一般地都要求计算先行集合,它们分别称作First集合和Follow集合。由于无需显式地构造出这些集合就可以构造出简单的自顶向下的分析程序。

以下为用洗衣机的实例解决“自顶向下”方法:
这里写图片描述
如图,从设置模式,水量,到每一步的洗衣过程,都是自顶向下,逐步求解,十分具有条理。
正常洗衣:方法较为复杂,但清洗效果较好,时间也较长。
快速洗衣:方法简单,清洗效果不如正常洗衣,时间较短。

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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