扬州!

在扬州一家永和豆浆店内,一位老人用塑料勺收集顾客留下的剩饭菜和饮料。店员并未阻止这一行为,展现出一种难得的社会温情。

       前不久,为了签户口的事情,又回了趟江苏油田(总部在江苏扬州,办公楼盖的非常气派)。回程时,从扬州东站坐车,和夫人在扬州汽车东站附近的一个永和豆浆吃中饭,见到非常感人一件事情,永和豆浆门店的靠马路的墙是玻璃墙,在玻璃墙的外边有位老人,一直往里面张望,正巧在我前面的两位客人吃完,离开,我看到老人拿了一个塑料的马勺,急匆匆的从外边走了进来,直接走到我前面的餐桌,将上面的剩饭菜都倒进了马勺,剩下的饮料他也直接喝掉了,永和豆浆的服务员,都是远远看着他,没有一个过来呵斥他,赶他离开,如果在上海、深圳、北京(我只在这些城市待过),这些我党领导下最和谐的城市,我想这位老人,早就被保安赶走了。。。

      

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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