回不去的是故乡

回不去的是故乡

  • 空间
 

                     

      似有似无,只是在夜间,在梦中,在万籁俱静的时候,犹如一道流星,一瞬间割破了漆黑的天际。

  漫无目的地游荡,在这时,心灵属于自己。白昼,我是喧嚣的附庸;而灯红酒绿,纸醉金迷的夜晚,我选择躲开,只身漫步于城市寂静的角落,难得的幽静,有蟋叫,有蛙鸣,那么在这秋季,会不会有稻香。我停在微风中,仰起头,撑张着鼻骨努力地呼气,捕捉着存在抑或不存在的气息。

  恍惚间有微弱的灯光,站在了一条伸出了城市的道路上,伸向了我来时的方向,月光朦胧,却看到了远方的青砖白墙,烈日下无人的街道……,久违啊!家乡!热泪盈眶!

  东边渐明,城市醒来。匆忙洗簌间瞥见眼圈微红,像是忘记了什么。又应该什么都没有,夺门而出,淹没在人群之中。

 

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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