fms中介函数

早先整理的一条中介函数。
下边是客户端的函数:
var mync2 = new NetConnection();
btn.onPress = function() {
 ID = txt.text;
 list_arr = [[ID, 123456]];
 mync2.connect("rtmp://localhost/goqo", list_arr);
};
func_arr = [this.func_2(obj.info)];
mync2.onStatus = function(info) {
 trace(info.code);
 if (info.code == "NetConnection.Connect.Success") {
  call_appliaction(this, "func_2", "123", "main");
 }
};
mync2.hello = function(what) {
 output.text = what;
};
function call_appliaction(who, func, info, type, condition) {
 var Send = {};
 Send.func = func;
 Send.info = info;
 Send.type_ = type;
 Send.condition = condition;
 who.call("reCall", null, Send);
}
下边是服务端main.asc文件的代码及解释:
   application.onAppStart = function() {
//menber为客户端成功连接后的用户信息数组在这里初始化;并
//在application.onConnect 事件将用户信息记录
 menber = [];
};
application.onConnect = function(newClient, arr) {
 menber.push(arr[0][0]);
 application.acceptConnection(newClient);
};
Client.prototype.reCall = function(obj) {
  if (obj.type_ == "public" || obj.type_ == true) {
  //广播信息
  application.broadcastMsg(obj.func, obj.info);
 }
//私聊机制
else if (obj.type_ == "private" || obj.type_ == false) {
  for (var i = 0; i
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Fmsjiaocheng/2392.html
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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