亲爱的,我想对你说

     不知道为什么就想到了昨天发生的事,我有点想笑,笑的是我自己。笑自己怎么总是喜欢发神经。你说我们一出去逛街就会吵架,每次都会闹点小插曲,每次都要破坏我们刚出去的时候的那种好心情。我也不知道为什么,就拿昨天的事来说,我虽原本心里是有不舒服的感觉,也说了一句你比较有经验的话,你的脸色不是也就变了吗,你的那个样子也让我有点生气。也许,我是无聊,我不该总是那么在乎你的过去,过去能代表什么呢,我没法让命运改变我们相遇的时间,也没法走在你的那些XX之类的前面,可我心里的却是有点疙瘩,自己也折磨自己很多次了,其实现在的我,对那些已逐渐麻木,我很明白,也很清楚,这一系列的事情中,你是最无辜的一个,你真的没有一点错,我每次这样说,也是因为我就是这么想,也许,错都在我,我心胸不够开阔,心里不够阳光,我不够成熟,也许还太幼稚,可我自私一点站在自己的角度上想,我又错在哪里呢,我不过是做过一场梦,然后在现实中看着它慢慢的破碎而已,为什么我还不能有点伤感呢。。每次我在纠结和心痛的时候,我需要的只是你的一点理解,你的一些肯定,而不是你的沉默,或者其他。。现在渐渐的,我真的觉得有些麻木了,现实的冲击一重一重,我已经再没开始的那种痛,也许,这就是要走向成熟而付出的代价。我现在已经很努力不让自己去想那些,让自己静下心来思考我们的现在,我不想让你那些过去再影响我们的现在的感情,你是一位好情人,我应当学会珍惜,我也会努力珍惜,只是,我在学着接受你所有的时候,过去成了难迈的门槛,但我相信,只要你一如既往的陪着我,我一定能克服自己的心理障碍,打败自己内心的假想敌。

      好了,暂且跟你说这么多,好好工作哦,Miss you~

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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