学生感受_刘毅杰

第一次上课感受

老师好:

军哥好,昨天是我第一次在csdn上课,昨晚的课让我耳目一新。我在课堂感受到了一种不一样的感觉。最让我感到新奇的事就是军哥那风趣幽默的讲课方式。同时我也被军哥那种幽默风趣的讲课方式所折服了。

在昨天的课上我第一次接触到了html的概念,确切的说是第一次去学习如何制作一个html网页,在昨天的课上我了解到了如何制作一个最最最简单的html网页,刚开始的时候有一些不懂得地方,但在军哥的领导下我也从不了解到了了解,也是这个最最简单的网页,让我有了更加想深入了解如何制作html网页,制作一个漂漂亮亮的html网页。但我知道想制作一个网页 不是那么简单的要认真努力地学习。才可能会制作出一个漂漂亮亮的网页。所以我要跟着军哥混,跟着军哥好好学习,让军哥带领着我脱贫致富。

我会努力的学。

同时通过昨天的课,我更加坚定了进入优快云学习的想法,我要跟着军哥跟着优快云里其他的老师学习,我要努力的进入优快云里跟着军哥跟着其他老师加倍努力地学习,让自己的能力和知识不断的积累不断的加强。所以说我要加倍努力地进入优快云让军哥让优快云里的老师带领着我脱贫致富。

第四批学生:刘毅杰

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。
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