来兄弟连初感受

我是一个90后的学子不怎么爱学习,爱玩电脑游戏。时间一长就觉得世界在进步,而我还在原地踏步,有时候觉得我把世界给抛弃了,只剩下自己像蒲公英一样被风吹的不知道下一个落脚点。但是有一点我明白自己的路要自己走出来,所以我打算学点知识。为什么是学点知识呢,是因为学海无边,要看清自己不要自大,虚心求学!
一次偶然的机会来到了,兄弟连
当听到兄弟连我就觉得这里的学习气氛应该很好,应该就像部队一样每个人都努力拼搏,像许三多一样虽然笨,但秉承着对自己不抛弃,不放弃、对待队友也是不抛弃、不放弃。我当时对php一点也不了解。
因为我是零基础,有点担心自己学不会。张真老师拿出一张毕业名单,说这个张涛同学也是零基础,但是他是最努力一个,最后成功毕业。
世上无难事,只怕有心人!
只要你肯努力没有什么可以难倒你的事!
兄弟们,前方有什么困难你都不要怕!因为你有世上最强有力的后背,你的兄弟们!他们会永远的支持这你!
让我们共同努力,共同学习,走过这段人生转折的路!!


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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