晚饭后

    后天就可以回家了,夜晚跟同一个方向的几个朋友出去聚了餐。算起来,从一开学到现在,我们几个人已经聚了十几次,大家都是爱热闹的人,而且他们以前工作过,比较喜欢聚在一起谈笑的气氛,所以我们隔段时间总是围成一桌,吃些特色菜,开开不愠不火的玩笑。
    吃完晚饭,跟同门的男生去逛超市,快回家了,想买广州这边的特色产品,嘿嘿,还挺难挑选的,不像西安有剪纸,南京有雨花石,广州是个大杂烩,各个地方的人都在这儿做生意,所以真正想买特色品的话还真得花些功夫。又去摩登百货观赏了所谓的“打折”,衣服全部都打折,只是打完折后还不在我可以舍得花费的范围之内。朋友信誓旦旦地说等工作后第一个月的工资要拿来逛这里买件中意的衣服,我开玩笑地讲应该让靓女把他挑好的衣服保存好,等来年有钱时将衣服取回,他苦笑。
    每次逛完街后都感觉兜里的money严重匮乏,所以想快快工作,看到橱柜里衣服的价格后不会总是皱眉头。
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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