韩式味增汤的做法

这道韩式大酱汤使用清净园大豆酱作为主要调料,搭配牛肉、豆腐及多种蔬菜,通过简单的烹饪步骤,就能制作出美味的传统韩国风味汤品。

食谱原料:

清净园大豆酱(韩式大酱) 1大勺、鱼露(银鱼汤) 1/2勺

西葫芦快 25克、土豆快 25克、洋葱碎 少许、豆腐(南豆腐) 100克、羊角椒 1/4个

牛里脊 20克、辣椒粉 少许、芹菜 少许、芝麻 少许、芝麻油 几滴

嫩肉粉 少许、生抽 少许、水 350ml

做法:

1.豆腐切成3厘米正方0.5厘米厚的片,土豆,西葫芦切成小丁,羊角椒切小块,洋葱切丝备用。牛肉加入少许生抽与嫩肉粉腌制入味

2.将350ml的水与2小勺清净园大豆酱与1茶勺鱼露混合好。(传统的汤底需要加入小银鱼的汤,家庭制作每次烧制比较麻烦,用少许鱼露或者用浓汤宝的鱼汤代替,如果没有鱼露也可以不放)

3.汤烧开后加入土豆块,西葫芦块,洋葱丝,羊角椒盖上盖子转中火烧10分钟。


4.待蔬菜炖软,渐渐有化开的迹象的时候,放入牛里脊片、豆腐,小火烧5分钟即可。出锅前淋入香油、辣椒粉、熟芝麻和水芹菜即可。


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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