又是一年秋

渐入秋意,不乏有一种伤感!秋天之美,没在一份明澈!
北方的秋天是凉的,每个傍晚,日落西下,便能感觉阵阵凉意。正所谓 秋风萧瑟天气凉,草木摇落露为霜!
春水满四泽,夏云多奇峰,秋月扬明晖,冬岭秀孤松。秋天是令人怀念的,与春天的浓艳热闹相比秋天是肃穆静寂的,与夏天的芜杂茂密想比,秋天是简洁透明的,与冬天的空灵虚幻相比,秋天是厚实宽容的。秋天是富有个性的季节,秋天是枯藤老树昏鸦的意境,秋天秋天蕴藉着寂灭与再生的悲吟,秋天是多情才子的故乡,秋天是朦胧诗人的底色。当春天伸张它慵懒断魂的双臂,当夏日豪情满怀悄悄远去,而冬夜万籁俱寂作客梦乡的时候,惟有秋天,面对酸甜苦辣悲欢离合的情思绵绵与心灵震撼,没有懊悔与惊愕,没有固执与软弱,细细品味着淡淡的忧伤,涵泳着一片布满皱纹的宁静,以你的博大浑厚消解着春的轻佻与夏的轻率,深秋的沉默是老者三缄其口,“此时无声胜有声”,把热泪盈眶的感动写进生命的十四行诗。
秋天,我为你的每一片落叶而阵阵讴歌!
秋天,我为你的每一处苍老而击节赞叹!
秋天,我为你的每一个细节而怦然心动!
秋天,为你举杯!为你壮行!

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
下面是一个用C语言实现的解决方案,用于解决陶陶摘苹果问题。该程序根据输入的苹果数、剩余力气、苹果高度、椅子高度、手伸直最大长度和摘每个苹果所需力气,计算在力气耗尽前最多能摘到的苹果数。 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 定义苹果结构体 typedef struct { int height; int strength; } Apple; // 比较函数,用于qsort排序 int compare(const void *a, const void *b) { Apple *appleA = (Apple *)a; Apple *appleB = (Apple *)b; return appleA->strength - appleB->strength; } int main() { int n, a, b, s; // 输入苹果数、椅子高度、手伸直最大长度、剩余力气 scanf("%d %d %d %d", &n, &a, &b, &s); Apple apples[5005]; int count = 0; // 读取每个苹果的高度和摘苹果所需力气 for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%d %d", &apples[i].height, &apples[i].strength); } // 筛选出能够到的苹果 Apple reachableApples[5005]; int reachableCount = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { if (apples[i].height <= a + b) { reachableApples[reachableCount] = apples[i]; reachableCount++; } } // 按摘苹果所需力气从小到大排序 qsort(reachableApples, reachableCount, sizeof(Apple), compare); int picked = 0; // 依次尝试摘苹果,直到力气不足 for (int i = 0; i < reachableCount; i++) { if (s >= reachableApples[i].strength) { s -= reachableApples[i].strength; picked++; } else { break; } } // 输出最多能摘到的苹果数 printf("%d\n", picked); return 0; } ``` ### 代码解释 1. **结构体定义**:定义了一个 `Apple` 结构体,用于存储每个苹果的高度和摘苹果所需的力气。 2. **输入处理**:通过 `scanf` 函数读取苹果数 `n`、椅子高度 `a`、手伸直最大长度 `b` 和剩余力气 `s`。接着读取每个苹果的高度和摘苹果所需力气,并存储在 `apples` 数组中。 3. **筛选苹果**:遍历 `apples` 数组,将能够到的苹果筛选出来,存储在 `reachableApples` 数组中。 4. **排序**:使用 `qsort` 函数对 `reachableApples` 数组按摘苹果所需力气从小到大进行排序。 5. **摘苹果**:依次尝试摘排序后的苹果,直到力气不足为止。每次成功摘到苹果后,更新剩余力气和已摘苹果数。 6. **输出结果**:最后输出最多能摘到的苹果数。 ###
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