18、Scala 布局元素类的设计与实现

Scala 布局元素类的设计与实现

1. 布局元素的组合

在 Scala 中,我们可以通过组合操作符来构建复杂的布局元素。例如,下面的表达式可以构建一个由两列组成的大元素,每列的高度为 2:

val column1 = elem("hello") above elem("***")
val column2 = elem("***") above elem("world")
column1 beside column2

打印这个表达式的结果会得到:

hello ***
*** world

布局元素是一个很好的示例,展示了如何借助组合操作符从简单部分构建对象。在后续内容中,我们将定义一些类,使元素对象可以从数组、行和矩形构建而成。这些基本元素对象将作为简单部分,同时我们还会定义 above beside 等组合操作符,这些操作符也常被称为组合子,因为它们能将某个领域的元素组合成新元素。

从组合子的角度思考是进行库设计的一个好方法,我们需要考虑以下几个问题:
- 简单对象有哪些?
- 如何从简单对象构建更有趣的对象?
- 组合子之间如何关联?
- 最通用的组合方式是什么?
- 它们是否满足某些有趣的定律?

如果能很好地回答这些问题,库的设计就会走上正轨。

2. 抽象类的定义

我们的首要任务是定义

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Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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