跑步日记 2008-11-16

作者原本计划进行一次长距离跑步,但由于前一天晚上喝了酒,担心影响状态。然而第二天实际跑步时状态良好,共跑了约5000米。期间遇到了小蚊子飞进喉咙和夜晚遇到狗的小插曲。

本来准备今天来一次长距离的,昨天晚上兄弟找我喝酒,唉,怎么感觉跑了步以后酒量不行了。两瓶啤酒就差不多了,而且喝完酒我就知道今天跑步应该没戏了,我对他说,这个酒喝了,明天8000米只能跑80米了。

下午睡了2个小时的午觉,4点半还是出去跑了,没想到昨天喝了啤酒今天状态还相当不错。公路跑一共大约2500米,在一所大学的400米跑道上跑了6圈,所以今天跑了总共约5000米。6点才回到家。

今天跑步有两件小事太扫兴了,第一是刚跑不久,由于我喜欢张开嘴呼气,所以一个小蚊子以很快的速度钻进了我的喉咙,让我恶心了半天。 第二是现在天黑的早,回来的时候碰到狗了,因为狗对运动的物体比较敏感,所以吓了我一大跳。想起以前一个跑步前辈的帖子,他建议最好不要晚上跑,其中一个原因就是容易碰到狗。今天算是亲身领教了。

总的来说对今天的跑步成果基本满意,明天早上休息一下,有时间就做一下力量训练:)

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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