诗歌:女人与酒(外一首)

你是一杯酒

醉我日夜泛绿的诗歌

杏花般节次开蒂

在轻风细雨的早晨

 

爱是你

泪也是你

 

醉过之后

才知道酒的浓度

爱过之后

才知道秋水的缠绵

我愿再一次醉在柔声里

跟你去草坪弹唱

死在秋水之中受一次美丽的箭伤

 

吹芦笙的柔指又轻轻击我

苍白的面皮

让我疯长的胡须

黑松林般坚韧

伫立在天地之间

便用泪来爱你

用酒醉我

 

 

伞 呢

 

又有小雨

伞呢

久置墙角的伞呢

思绪如蝶穿行雨季

抬头看看天

怎么忘了伞呢

知道你的每一个日子

都和众人一样

因为我在其中

便会卓然不凡

 

天空又下着雨

正向一条很窄的路走去

走进很深的巷子

 

伞呢

天空下着小雨

像从前一样往返不息

终觉很苦

风衣能说点什么

只是为了一个忘了带伞的人

才倦守疲惫的日子

雨淋湿了头发

才说我要回家

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Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。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为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模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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