js复习1

<html>

<head>

<title></title>
<script language="javascript" type="text/javascript">

//---------true
//alert(0=="")
//alert(""==false)
//alert(0==false)
//alert(undefined==null)//清空是建议用undefined
//-----------------------------------
//alert(Boolean())//六种数据类型的默认值,都判定为false

//s=1//window下,不加var,默认为window.s,即window这个对象的属性!!!!!!!!!!!!!
//function show(){
//s=1//函数下,不加var,默认为该函数下的全局变量!!!
//function al(){
//alert(s);
//}
//al()
//}
//show();
//alert(s);
//---------------------------------------------------
//--------对象属性,与函数变量(方法变量)不同。属性是保存状态的。
//编译时,会将所有的var挂在相应的作用域上,但不会赋值,再进行alert等操作

//alert(a)//out:undefined
//var a=1;
//function person(){
//s=1//只是一个变量,外部无法访问
//this.s=1//属性。对象可以访问
//alert(s)
//}
//var p=new person();
//alert(p.s)//out:undefined
//alert(p.s)
//----------------
//s=1
//this.s=2
//function show(){
//this.s=4
//s=2
//this.s=4
//}
//var p=new show();
////show()//show方法若执行,着在window下定义了s:{this.s=4或s=2}即window下,不加var,默认为window.s,即window这个对象的属性
//alert(p.s)
//alert(window.s)
//alert(this.s)

</script>
</head>

<body>

</body>

</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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