投篮手感

一直都很喜欢打篮球,感觉这也是个不错的健身项目,自从膝盖伤了后就减少了自己的突破次数,大部分都在投篮,我一米八七的个有时候很尴尬不能打篮下,却只能靠投篮在球场上生存。

最近的手感一直不是太好,昨晚终于知道由于换了场地,导致投篮姿势的变化了,难怪!有时候坚持就是一种胜利,不管是编程,写博客,还是打球的投篮姿势,越熟越厉害就越准。记录一下投篮姿势,我的大体学习周于民在流星花园里展示的为数不多的几次投篮,当球在头顶后,必须要有一个由下向上推然后压腕的过程,哈哈,这样很准

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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