di2zhou3

C++ 类实现体积与面积计算
 

#include <iostream>

using namespace std;

class chang
{
     public:
   void volume();
   void areas();
   void display();
  private:
   float length;
   float width;
   float heigth;
   float t;
   float b;
};

chang s1,s2,s3;

int main()
{
 s1.volume();
 s1.areas();
 s1.display();
 s2.volume();
 s2.areas();
 s2.display();
 s3.volume();
 s3.areas();
 s3.display();

 return 0;
}

void chang::volume()
{
        cout << "请输入长 宽 高" << endl;

 cin>>length>>width>>heigth;

 t=length*width*heigth;
}

void chang::areas()
{
 b=length*width+width*heigth+length*heigth;
}

void chang::display()
{
 cout <<"volume:"<<t<<endl<<"areas:"<<b<<endl;
}
   

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维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模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,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调整参数以适应具体应用场景。
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