2019.3.25

本文记录了2019年3月25日的学习内容,主要包括英语单词的记忆进度、C语言学习情况以及Linux学习心得。详细介绍了Linux下bc命令的使用方法及其scale参数的作用,并对man命令显示的内容进行了分类说明,包括不同数字代号所代表的各类条目。

2019.3.25

1.英语单词计划(125,126)

2.C语言学习

3.linux学习: ①bc 其实是启动一个老计算器~ 默认结果是整数,可以用scale = num , num是小数位数来设置

     ②man 指令显示的内容第一行展示的信息,例如 man date 的第一行DATE(1),其中
	
	   代号 1:用户在shell环境中可以操作的指令或可执行文件
		2:系统核心可呼叫的函数与工具等
		3:一些常用的函数(function)与函式库(library),大部分为C的函式库(libc)
		4:装置文件的说明,通常在/dev下的文件
		5:配置文件或者是某些文件的格式
		6:游戏
		7:惯例和协议等,例如Linux文件系统、网络协议、ASCLL code等等的说明
		8:系统管理员可用的管理指令
		9:跟kernel有关的文件

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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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