4、深入浅出Silverlight开发指南

深入浅出Silverlight开发指南

一、创建独立的Silverlight项目

若想开启Silverlight的使用之旅,最简单的方式是创建一个仅含HTML页面、不涉及服务器端代码的普通网站。具体步骤如下:
1. 打开Visual Studio,选择“文件” -> “新建” -> “项目”,在项目类型中选择“Visual Basic” -> “Silverlight”,接着选中“Silverlight应用程序”模板。和往常一样,需指定项目名称和硬盘存储位置,之后点击“确定”来创建项目。
2. 此时,Visual Studio会询问是否要创建一个能运行服务器端代码的完整ASP.NET网站。为简化操作,取消勾选“在新网站中托管Silverlight应用程序”选项。
3. 选择要创建的Silverlight应用程序版本。若未使用Silverlight 5的新特性,选择Silverlight 4能覆盖更多计算机(撰写本文时,更多计算机安装的是Silverlight 4)。若未安装Visual Studio 2010的Silverlight 5工具,将无法选择创建Silverlight 5应用程序。
- 提示:创建项目后,可随时更改目标Silverlight版本。只需在“解决方案资源管理器”中双击“My Project”节点,然后在“目标Silverlight版本”列表中修改选择。
4. 点击“确定”继续并完成项目创建。

每个Silverlight项目都有一组基础文件,具体如下:
| 文件名称 | 功能描述 |
| ---- | ---- |
| App.xaml 和 App.xaml.vb | 配置Silve

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Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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