老婆怀孕日记(九)

宝宝越来越大了,老婆身上也开始长纹了
    宝宝七个多月了, 老婆肚子又大了一些,她也越来越笨。坐下再站起来时动作很慢而且
哼嗤哼嗤的,象一个大笨熊。我开玩笑说要在家门口挂个盘写上“有熊出没,注意安全”!

    一天早上,老婆洗澡前又在镜子前面光个身子照来照去,嘴里又在说“真难看,真难看!”。
突然她喊我“老公,老公,你来看”,我马上过去以为她怎么了呢?她指着肚子下方对我说“你看长纹了!”。
我一看也没什么纹哪,就象是衣服太紧了在身体勒的一道印。 可她说这就是纹,孕妇都会长纹的。
我笑了笑走开了,留下她在镜子前继续找身上的纹。

    随着宝宝的长大,肚子里的空间越来越小。宝宝已经不能象以前那样大幅度的拳打脚踢的了。
一天晚上老婆正在切菜,她喊我“老公,快来帮我揉揉,肚子有个地方好硬!”。我马上过去一摸
可不是,宝宝在用小胳膊或是膝盖顶着她的肚皮。肚皮鼓出来一块,摸上去硬硬的。我揉一上会
宝宝才收回去。

写到这里,我心中暖暖的,很甜蜜。有一个好妻子,有一个健康的宝宝真好! 

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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