庆祝我的博客进入年度前50名(第50名)

作者分享了下半年从Android到iPhone再到WebApp等技术领域的学习经历,同时提及了个人博客的更新情况,以及对未来的规划。

  最近很忙,都没来得及经常更新博客。今年就只剩下一个月时间了,回顾一下下半年的工作经历,真是很有感慨。今年下半年一直在转变学习和工作方向。从7月份开始学习和编写Android手机应用,8月份又开始学习和编写iPhone手机程序,开发了几个小应用,包括手机上使用的对讲机程序,但都处于测试期,后面又研究了一下使用jQuery Mobile开发WebApp,试用了一下PhoneGap发现它是在效率低又放弃,后面又开始整互联网的东西,准备自行做一个论坛程序,在这个基础上做一个学校的社区性质的东西,现在又开始研究教育培训方面的东西。从10月开始业余时间自己钻研了一下CRM的理论和呼叫中心的东西,有空的准备与移动互联网结合起来。10月底我的个人博客 http://www.vktone.com/ 又上线,又为它忙碌了一阵,记录我最近的所学、所思,以及搜集的一些技术资料,并且在iteye上做了一些转帖,承蒙各位的厚爱,不断有人光顾,在此谢谢了。

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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