大同语句法

   大同语的基本词序是:主语+谓语+宾语。如:

 主动句:La kato manjan la muso.猫吃老鼠。

 被动句:La muso  esan  manjata de la kato. 老鼠被猫吃。

   陈述句变为疑问句,只需在陈述句前面加疑问词Cu.肯定句变为否定句,只需在动词前加否定词ne.如:

陈述句:Hi esan lernoro.(他是学生。)

疑问句:Cu hi esan lernoro?(他是学生吗?)

否定句:Hi ne esan lernoro.(他不是学生。)

   句子的种类:按句子的结构可分为简单句和复合句。简单句是一个包含着完整意思的句子。如:

Xi esan mia amiko.(她是我的朋友。)

   复合句是包含着两个或两个以上简单句的句子。复合句分为并列复合句和主从复合句。

   并列复合句是由两个或两个以上并列关系的简单句组成的句子。如:

Mu devan rapide,alie mu disfruon.

(我们要快一点,否则要迟到了。)

   主从复合句是由两个或两个以上有从属关系的简单句所组成的句子。从句可分为主语从句、宾语从句、定语从句、状语从句等。如:

宾语从句:Mi ne konan,kie hi esan.

         (我不知道他在什么地方。)

定语从句:La humo,kiu viziton yi,esan mia amiko.

         (将要来看望你的那个人是我的朋友。)

状语从句:La mor mi konan hi,la mor mi aman hi.

         (我越了解他,就越喜欢他。)

 
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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