javascript实现:”加入收藏夹“ 和 ”设为首页“

 

1.加入收藏夹的javascript代码:

 

<a href="javascript:save('青鸟人力资源管理系统','http://www.BirdHrm.com')"><font color="#000000">加入收藏夹</a>

 

2.设为首页的javascript代码:

 

function setHomePage()
{
  if(window.netscape)
  {
        try {
          netscape.security.PrivilegeManager.enablePrivilege("UniversalXPConnect");
        }
        catch (e)
        {
          alert("此操作被浏览器拒绝!\n请在浏览器地址栏输入“about:config”并回车\n然后将[signed.applets.codebase_principal_support]设置为'true'");
        }
 

  var prefs = Components.classes['@mozilla.org/preferences-service;1'].getService(Components.interfaces.nsIPrefBranch);
  prefs.setCharPref('browser.startup.homepage',window.location.href);
  }else{
  this.homepage.style.behavior='url(#default#homepage)';this.homepage.sethomepage(window.location.href);
  }

}

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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