我有一个梦想(再续)

11年前,我把我的梦想放在了优快云的博客上了。几年来,我一直在经营着我的梦想,今天我将再次续写我的梦想!

1974/07/18 我来到了这个世上

1992/08/27 病魔夺去了我母亲的生命

1993/09            考取北京医科大学临床医学五年制专业

1998/07/04 毕业回家

1998/07/11 我拥有了我的第一台电脑

1998/09          开始从事医生职业

2002/04/28 是我结婚的日子(登记是在同年的三月一日)

2002/10/13  我参加了全国计算机程序员水平考试,通过

2003/10              开始学习日语

2004/09/18  参加了大连华信JAVA编程高手训练营

2004/10/12 是我当爸爸的日子,我有了个儿子

*/*/*   也许就是我和计算机重温旧梦的日子,也许成功正在不远的前方等着我呢。

--------------------------------------------------------------------续写-----------------------------------------------------------

2006/09/04 决定辞去从事了八年的医生工作,投身IT行业。史称——弃医从计学鲁迅

2006/09 至 2011/01    逐渐从程序员做到技术主任、高级技术主任,努力学习数据库技术、完善自己的设计和开发思想。

2011/02             开始正式接触医院信息系统领域,不断接受相关的培训,争取把自己的医学知识、从医经历应用到这个领域的设计和开发过程中。

--------------------------------------------------------------------再续-----------------------------------------------------------

2013/10/14 离开大连华信,进入了大连IBM

2015/09/25 由于左肾结石住院治疗
2015/10         开始学习Python,并研究Tex排版及Asymptote


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与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。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)的设计与优化,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与仿真结果,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为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与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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