53、基于饱和度的模型构建可判定性结果解读

基于饱和度的模型构建可判定性结果解读

1. 预备知识

在逻辑推理和模型构建领域,诸多基础概念是后续研究的基石。
- 术语和子句
- 设 $\Sigma = (P, F)$ 为一个签名,其中 $P$ 是固定元数的谓词符号的有限集,$F$ 是固定元数的函数符号的有限集。$X ∪ V$ 是一个无限变量集,$X$ 中的元素为全称变量,用 $x, y, z$ 表示;$V$ 中的元素为存在变量,用 $v$ 表示。
- $T (F, X′)$ 表示 $F$ 和 $X′ ⊆ X ∪ V$ 上的所有项的集合,$T (F)$ 表示 $F$ 上的所有基项的集合,且假设 $T (F)$ 非空。
- 方程或不等式通常写为 $s≃t$ 或 $s̸≃t$。原子是形如 $P(t_1, …, t_n)$ 的表达式,其中 $P ∈ P$ 是 $n$ 元谓词符号,$t_1, …, t_n ∈ T (F, X)$ 是项。
- 子句写为 $\Gamma → \Delta$,表示前件 $\Gamma$ 中所有原子的合取蕴含后件 $\Delta$ 中所有原子的析取。若 $\Delta$ 最多包含一个原子,则子句为 Horn 子句;若 $\Gamma → \Delta$ 恰好包含一个原子,则为单位子句;空的子句用 $□$ 表示。
- 约束子句
- 约束 $\alpha$ 是方程 $v≃t$ 和不等式 $s̸≃t$ 的多重集,其中 $v ∈ V$,$s, t ∈ T (F, X)$。$\alpha$ 中的方程用 $\alpha≃$ 表示,不等式用 $\alpha̸≃$ 表示。若 $\alpha = \alpha≃$,

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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