百草畔云海 空中花园

相传很久以前,住在天宫里的王母娘娘俯视这里的山光水色、俊秀山河,被深深地迷住了,便在一个夜深人静的时刻,带着儿子悄悄的离开天宫,驾云飘下,她要尝试一下这人间天堂的美好。当她降临到白草畔后,被这里百花簇拥的大草甸所深深吸引住了,不成想耽搁了时间。当她觉察后非常焦急,一甩水袖变腾空而去,携儿速回天宫。王母娘娘这一甩衣袖,便把身上一朵朵五彩缤纷的花甩在了这里。到了第二年春回大地,长出了一簇簇花朵,通过阳光呵护、雨水浇灌,它们生长得郁郁葱葱,充满生机,点缀在这无际的高山草甸之上,使这里成为了王母娘娘站在天宫便可欣赏的在人间的大花坛。
以下照片拍摄于2012年7月9号,因为天气的缘故没有拍摄到蓝天白云,也不能体验一览众山小的快感;然后是因为时间关系我没去“万年古泉”的山谷,这条山谷是野三坡最有灵性的山谷,因为海拔1500高的“万年古泉”滋润着这条山谷。“山有多高,水有多高”的百草畔那涓涓泉水叮咚作响,正是野三坡百草畔的灵气所在。
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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