北京一日行之十——炎黄艺术馆、民族园

北京一日行之十——炎黄艺术馆、民族园


时间:2005年9月10日

第一站:炎黄艺术馆

地点:亚运村北辰购物中心斜对面

票价:5(通票免费

可玩度:★★

炎黄艺术馆由黄胄大师创建,黄胄大师是个以画驴出名的大家,不过画展中牛、鸭子也相当的多。整体的风格看上去相当简练,一般不浓墨重彩,只寥寥几笔,如同素描一样,只可惜我对绘画没什么研究,不懂哦。

炎黄艺术馆_正门

炎黄艺术馆_书画展


第二站:中华民族园——北京中华民族博物院

地点:北辰路奥体西门

票价:90元(通票半价

可玩度:★★★★

民族园分为南北两园,我先进了南园,因为听售票处的人讲,北园的傣族泼水节刚刚结束,下午3点还有一场,建议我先去南园参观。我听从了建议,南园是后建的,大门迎面处耸立着三座大理白塔,不过建得比较粗糙。作为重点建设的有土家族、维吾尔族、白族、纳西族等,其他一些民族只是作为陪衬,建一两座民居就算了事了。维吾尔族的景区建得比较大,还得爬上一座高坡,只可惜上来却发现一个维族同胞也没有,人气低迷得很。我有些失望,没想到民族园里竟然如此冷清,而且没有导游,即便参观那些有民族特色的民居时也无法体会出多少不一样来,最要命的是屋里一般都不亮灯,黑糊糊的让你很难有兴致仔细看上一番。到了北园终于明显有了一些好转,也许是先建的缘故,重点建设的民族景区较多,景颇族、侗族、傣族、苗族、佤族、藏族、高山族,朝鲜族、彝族,甚至连撒拉这样的小族,都有自己的场地,正因为此,有表演的民族景区也相应的增多,算算有景颇族、傣族、佤族,还有借侗族景区表演的土族,游客自然也多了起来。经过羌族景区的时候,因为曾在央视《为你服务》栏目中看过对羌族村寨的介绍,于是兴致颇高地进入村寨穿行了一番。羌寨的居民们家家户户相连,而且楼上楼下连成一体,出口极多,进入自己家有时还必须穿越其他人家。于是,感觉像是进入了地道迷宫一般,颇有意味。侗族景区应该算是最美的,因为其来自南方,所以免不了与水作伴,有水也就有了好的风光。坐在侗族的风雨桥上欣赏四周的风光,也是相当惬意的一件事。好不容易等来傣族的泼水节,就见傣族的男男女女的抄起水盆、水桶,往同伴身上狠命的泼去,不一会个个衣裳尽湿。有一个胆大的游客参与了进去,结果被从头到脚淋了个透,看样子她只能在园里呆到衣服干为止了。

在民族园里呆了5个多小时,我来之前本想给它的可玩度打五颗星的,只可惜很多地方令人失望,再考虑到其高达90元的票价,我只能说民族园本来可以更好一些的。

民族园_土家族


民族园_水族


民族园_主展馆民族歌舞表演


民族园_回族

民族园_白族


民族园_藏族

民族园_侗族鼓楼

民族园_侗族风雨桥


民族园_侗族景区外一

民族园_侗族景区外二


民族园_水苗酒楼


民族园_撒拉族


民族园_羌族

民族园_苗族


民族园_彝族


民族园_傣族佛塔


民族园_佤族索桥


民族园_佤族歌舞


民族园_傣族

民族园_佤族竹竿舞

民族园_傣族泼水节


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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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