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//#include <cstdio>
//using namespace std;
//
//int main()
//{
//    int n;
//    while(scanf("%d",&n) != EOF){
//        if(n %3 == 0) printf("Cici\n");
//        else printf("Kiki\n");
//    }
//    return 0;
//}
#include <cstdio>
#include <cstring>
#define nmax 1005
using namespace std;
int maybe[] = {1,2,4,8,16,32,64,128,256,512,1024};
int sg[nmax];
int f[nmax];
void getSG()
{
    sg[0] = 0;
    for(int i = 1;i<nmax;++i){
        memset(f,0,sizeof f);
        for(int j = 0;j<10;++j){
            if(i-maybe[j] < 0)break;
            f[sg[i-maybe[j]]] = 1;
        }
        for(int j = 0;;++j){
            if(!f[j]){
                sg[i] = j;
                break;
            }
        }
    }
}
int main()
{
    getSG();
    int n;
    while(scanf("%d",&n) != EOF){
        if(sg[n]== 0) printf("Cici\n");
        else printf("Kiki\n");
    }
    return 0;
}
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。
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