用自我约束的最后期限战胜拖延的陋习

matrix 写道 "很多人常常面临这样的情况:本来手头有一大堆工作要做却故意拖延,上网去看看新浪的娱乐或者浏览热门贴的评论,要么干脆写日志。我们拖延重要的事情,像吸毒那样同时带有的负罪感和快感。这种拖延的吸引力在心理学上称之为hyperbolic time discounting(连续时间折扣),拖延的奖励相比浪费的是不对称的。换句话说拖延本身就是一种奖励。一位MIT的教授发现他如果让学生自己制定作业的最终期限(deadlines),学生自己会抵制拖延。当然一个问题是学生设置的最终期限是宽裕的,有弹性而非最佳。多数有拖拉习惯的人的经验是提早开始工作。"

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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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