从bea的讲座回来

BEA讲座与Adobe技术
作者参加了BEA的讲座,并获得了免费资料。讲座中介绍了Adobe的一些新技术,包括Adobe Apollo和Flex,后者需要学习ActionScript。由于当前专注于Ruby on Rails的学习,作者计划稍后深入研究这些Adobe技术。
今天下午去市区听了下bea的讲座,免费混得了两张光盘还有一个杯子:)
听了半天,总体感觉讲的还不错,特别是最后那个adobe公司的人。在讲座中也了解了一些以前没有接触过的新名词,以及一些令人心动的技术,以后等有空了一定去学习下比如adobe apollo。另外adobe公司那人讲的flex我在以前也接触过一点,但并没有详细的去深入过,而且学好flex就得学习actionscript,这个量看起来还是有点大的。加上最近得专攻Ruby on Rails,所以等时间允许了再去学哈。
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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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