初八 阴

博主分享了春节期间的生活点滴,包括体重增加、与老同学相聚等,并反思了即将面临的编程工作及阅读技术书籍的感受,特别提到了遇到的硬件问题及解决办法。

初八 阴

的确只有偏执的人,才能有大的作为!

这段时间在家里让老爸老妈养得体重有些增加,发现自己真的是在过猪年!

初五与老同学吃饭,也看到了老同学还没有满月的可爱的千金,羡慕。

再过几天又要上班了,还要面对代码程序,和自己那一床的书!感慨

发现自己的T60有一个硬件bug,突然地死机,只有把整个机器翻过来一下,再开机一切就ok,有时感觉挺烦的,但事后想想正是这个缺陷才变的好玩,这件事情也让我想起了apple曾经有一款电脑,只要做自由落体就能修好的事实!

这几天看《成为技术的领导〉实在是看不下去了,发现作者真是个哲学家和心理学家!拿起〈c++进化和演义〉来看,又发现一些自己以前没有想过的东西和事情!



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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