多线程之匿名内部类

package Thread;
/**
 * @author  FlyFire
 * @date:2011-10-27 下午07:37:38
 * @introduce :以匿名内部类的方式创建线程
 *
 */
public class InternalThread {

    //程序主函数
    public static void main(String args[]){
        for(int i=0;i<10;i++){
            InternalThread it=new InternalThread();
            it.startThread(i);
        }
    }
    //该方法会启动一个匿名线程
    public void startThread(int i){
        //要传入匿名线程内使用的参数必须定义为final型
            final int ID=i;
            Runnable runnable=new Runnable(){
                public void run(){
                    while(true){
                        /*
                         * Thread.sleep(long time)方法只是让线程暂停,而非退出
                         * 休眠时间结束后,VM会将线程重新调为运行状态。当线程在
                         * sleep状态时,如果VM或其他线程强行终止这个线程,sleep
                         * 方法会抛出InterruptedException异常,这叫做线程中断异常
                         * 所以,在调用sleep方法时,需要处理或抛出这个异常
                         */
                        try{
                            System.out.println(ID+"号线程已启动");
                            Thread.sleep(10000);
                        }catch(Exception e){
                            e.printStackTrace();
                        }
                       
                    }
                }
            };
        Thread thread=new Thread(runnable);
        thread.start();
    }
}

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值