[领域]javascript hacking guide 第3部分

本文深入探讨了JavaScript的对象基础,特别是原型链的实现机制,并通过图表形式直观展示了对象与函数之间的继承关系。

跟东、雪和健讨论后,重新修改了图2,可以联系图1来思考它们之间的演进关系了。

这个周末,基本上是跟指针,对象一起度过的。即使是在我偶而为之的睡梦中,也是在思考函数指针和指针函数。呵呵。

周日整理出来的继承(原型)链图,可以说是javascript对象基础中比较深的部分了。

浅蓝色的,typeof() ==Object, 灰色的部分,typeof == Function。这里面只有FunctionPrototype出乎我的意料,我对它的期望值是浅蓝色,可是,运行程序的结果证明,它是灰色调的。

 
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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