图象中的超级链接

本文介绍了HTML中的图像映射技术,包括不同形状(矩形、圆形、多边形)的使用方法及其坐标设置方式。例如,矩形通过指定左上角和右下角坐标来定义,圆形则需要给出圆心坐标及半径。
Sample:

<map name="[color=red]FPMap0[/color]">
<area href="1.html" [color=blue]shape[/color]="[color=orange]rect[/color]" [color=blue]coords[/color]="14,12,15,12">
<area href="2.html" [color=blue]shape[/color]="[color=orange]poly[/color]" [color=blue]coords[/color]="14,12,15,15,15">
<area href="3.html" [color=blue]shape[/color]="[color=orange]circle[/color]" [color=blue]coords[/color]="11,11,11,11,11">
</map>

<img border="0" usemap="[color=red]FPMap0[/color]" src="#" alt="大图片">


其中:
rect:选中后为矩形。
circle:选中后为圆形。
poly:选中后为扇形。

coords:设置各种形状的范围。例如:圆形:x,y,radius 多边形:xl,yl,...xn,yn.
长方形:left,top,right,bottom
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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