动态规划

http://www.360doc.com/content/13/0601/00/8076359_289597587.shtml  讲的不错

硬币问题代码:

#include<iostream>  // 1 3 5元硬币 凑成11元 最小个数
using namespace std;
int main()
{
int min[12]={0,1};
int a[]={1,3,5};
for(int i=1;i<12;i++)
{
min[i]=min[i-a[0]]+1;
for(int j=1;j<3;j++)
{  
if(a[j]<=i&&min[i-a[j]]+1<min[i])
min[i]=min[i-a[j]]+1;
}
}
cout<<min[11];
return 0;
}

最长公共字串

http://blog.youkuaiyun.com/yysdsyl/article/details/4226630

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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