生活随笔

今天想写点生活中的流水账,没什么内容,就是记录一下生活中的事情。

 

   周日和lp一起去买东西,正好碰到为四川地震灾区重建募捐(福利彩票办的),就是卖彩票,所得款项捐给灾区。就和lp一人买一张吧。结果,lp第一次刮奖刮了个5块的奖励出来,我们没领钱,就又换成了彩票,lp继续刮,结果又刮出来个2块的奖励,我们还是没领钱,换成了彩票,继续刮,结果又刮了个5块钱出来,继续换彩票,这回循环终止了。不过过程挺好玩的。前前后后总共刮了7张,只有两张是买的,其余全是刮奖刮出来的,也没见其他人种什么奖,只看到lp一个劲的换彩票。

 

    本就没打算中什么奖,刮两张就走人,结果在那里还刮了挺长时间。感觉心情还是比较的愉快。世上不如意的事情太多了,希望自己的一点点刮奖行为能对灾区重建有帮助吧,这个社会的温情太少了。也许目前社会的价值观,要在很多代以后才能有所好转吧。我们本就是普普通通的市民,只能买张彩票吧。

 

   写的比较乱,只是记录一下生活,希望自己以后看的时候,会有所回忆。

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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