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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。
# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license # YOLOv8-RMDA: Lightweight YOLOv8 Network for Early Detection of Small Target Diseases in Tea # 這是基於 YOLOv8n 尺度修改的輕量化版本 (depth: 0.33, width: 0.25) # Parameters nc: 4 # 茶葉病害類別數 (茶葉枯萎病、白斑病、煤煙病、輪斑病) scales: # 使用 YOLOv8n 的尺度係數 n: [0.33, 0.25, 1024] # YOLOv8n-RMDA backbone backbone: # [from, repeats, module, args] # 0-P1/2: 替換 Conv -> AKConv (k=3, s=2) - [-1, 1, AKConv, [64, 3, 2]] # 1-P2/4: 替換 Conv -> AKConv (k=3, s=2) - [-1, 1, AKConv, [128, 3, 2]] # 2: 替換 C2f -> RFCBAM (n=3) 【修正點:移除冗餘參數】 - [-1, 3, RFCBAM, [128]] # 3-P3/8: 替換 Conv -> AKConv (k=3, s=2) - [-1, 1, AKConv, [256, 3, 2]] # 4: 替換 C2f -> RFCBAM (n=6) 【修正點:移除冗餘參數】 - [-1, 6, RFCBAM, [256]] # 5-P4/16: 替換 Conv -> AKConv (k=3, s=2) - [-1, 1, AKConv, [512, 3, 2]] # 6: 替換 C2f -> RFCBAM (n=6) 【修正點:移除冗餘參數】 - [-1, 6, RFCBAM, [512]] # 7-P5/32: 替換 Conv -> AKConv (k=3, s=2) - [-1, 1, AKConv, [1024, 3, 2]] # 8: 替換 C2f -> RFCBAM (n=3) 【修正點:移除冗餘參數】 - [-1, 3, RFCBAM, [1024]] # 9: 替換 SPPF -> MixSPPF (k=5) - [-1, 1, MixSPPF, [1024, 5]] # YOLOv8n-RMDA head (Neck/Head 結構 - 暫時使用 C2f) head: # Top-down Path (P5 -> P4) - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]] # 10 - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # 11: cat backbone P4 # 12: 替換 RepGFPN -> C2f (n=3) 【暫時使用標準 C2f 隔離錯誤】 - [-1, 3, C2f, [512]] # Top-down Path (P4 -> P3) - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]] # 13 - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # 14: cat backbone P3 # 15: 替換 RepGFPN -> C2f (n=3) 【暫時使用標準 C2f 隔離錯誤】 - [-1, 3, C2f, [256]] # Bottom-up Path (P3 -> P4) - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # P3/8 -> P4/16 Downsample - [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # 17: cat head P4 # 18: 替換 RepGFPN -> C2f (n=3) 【暫時使用標準 C2f 隔離錯誤】 - [-1, 3, C2f, [512]] # Bottom-up Path (P4 -> P5) - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # P4/16 -> P5/32 Downsample - [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # 20: cat head P5 # 21: 替換 RepGFPN -> C2f (n=3) 【暫時使用標準 C2f 隔離錯誤】 - [-1, 3, C2f, [1024]] # Detection Head - [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5) 這個需要做什麼修正? 請直接修正
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