实训三:swing的初步实现及相应功能框架

本文介绍了一个使用Java Swing实现的简单窗口应用程序示例。该程序采用BorderLayout布局管理器来组织按钮和标签,并为每个按钮注册了动作监听器,演示了基本的事件处理流程。
import java.awt.*;
import javax.swing.*;
import java.awt.event.*;
public class mywork extends JFrame
{


public mywork()
{



setLayout(new BorderLayout(2,8));
JButton but1 =new JButton("sum");
add(but1,BorderLayout.NORTH);
JButton but2 =new JButton("max");
add(but2, BorderLayout.SOUTH);
JButton but3 =new JButton("min");
add(but3, BorderLayout.EAST);
JButton but4 =new JButton("aver");
add(but4, BorderLayout.WEST);
JLabel label =new JLabel("test");
add(label, BorderLayout.CENTER);
but1.addActionListener(new ActionListener()
{
int sum =1;
public void actionPerformed(ActionEvent e)
{

System.out.println(sum);



}
});
but2.addActionListener(new ActionListener()
{
public void actionPerformed(ActionEvent e)
{
System.out.println(((JButton)

e.getSource()).getText());



}
});
but3.addActionListener(new ActionListener()
{
public void actionPerformed(ActionEvent e)
{
System.out.println(((JButton)

e.getSource()).getText());



}
});
but4.addActionListener(new ActionListener()
{
public void actionPerformed(ActionEvent e)
{
System.out.println(((JButton)

e.getSource()).getText());



}
});

}
public static void main(String[] args)
{
mywork frame =new mywork();
frame.setTitle("mywork");
frame.setSize(300,200);


frame.setVisible(true);


frame.setDefaultCloseOperation

(JFrame.EXIT_ON_CLOSE );

}
}
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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