9、编程基础:变量、常量与程序编写

变量、常量与程序设计基础

编程基础:变量、常量与程序编写

1. 变量与常量基础

1.1 基本概念

  • 数据类型 :是用于在变量中存储数据的特定方法集合,每种数据类型设计用于存储特定结构的数据。例如, String 类型用于存储文本字符, Short 类型用于存储小整数, Single 类型用于存储带小数的数字。
  • 声明 :创建变量并确定其存储数据类型的过程,使用 Dim 语句声明变量,使用 Const 语句声明常量。
  • 初始化 :向变量或常量中放入第一个值的过程。数值变量自动初始化为 0,字符串变量自动初始化为 null
  • 输入 :将数据传入计算机进行处理的过程,是用户添加到程序中的数据。
  • 处理 :将数据转换为信息的方法,通过计算机的计算和操作来找到答案。
  • 输出 :将计算机中的信息传递给用户的过程。

1.2 关键字与运算符

关键字/运算符 含义
+
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验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 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、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 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线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,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RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练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工程应用技巧。
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