永远到底有多远

有些人 
你以为永远都不会再想起
回忆却在不经意间窜出 
有些人 
你以为永远都不会忘记
却在不期然间把他遗忘在某个角落

谁该为谁承诺一辈子
谁该爱着谁一辈子
谁该守着谁一辈子
永远到底有多远 
我们又能一起走多远 

这世上
还有那么一个人
值得你对他说
我若爱了 便是会爱一辈子的吗
怕只怕 这只不过是成人的童话罢了 

舍友的爱情
热热闹闹的开始 甜甜蜜蜜地持续
最后 带着眼泪结束
他竟然负了她 
所有的人 都没有想到会是这样的结局 

陪她喝下满满的一杯酒
喉咙生疼
可是却清楚地知道
她的心 岂一个痛字了得
倘若真真切切地爱过
放开 谈何容易

我把我的爱
造得跟我的孤独一样大
好让我自己躲藏
我是个吝啬于付出爱的孩子

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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