9、Excel for Mac:个性化配置与高效工作指南

Excel for Mac:个性化配置与高效工作指南

1. 工具栏与菜单定制

1.1 自定义工具栏按钮属性

  • 更改图标 :要更改图标,点击名称框左侧的箭头按钮,然后在弹出菜单中选择所需图标。若想使用其他工具栏按钮或菜单项的图标,可按以下步骤操作:
    1. 点击“取消”按钮关闭“命令属性”对话框。
    2. Ctrl 点击或右键点击带有该图标的项目,从上下文菜单中选择“属性”,以显示该命令的“命令属性”对话框。
    3. 点击名称框左侧的箭头按钮,然后在弹出菜单中选择“复制按钮图像”。
    4. 再次点击“取消”按钮关闭“命令属性”对话框。
    5. 打开另一个项目的“命令属性”对话框,点击名称框左侧的箭头按钮,然后在弹出菜单中选择“粘贴按钮图像”。
  • 添加分隔线 :若要在项目前添加分隔线,选中“开始一个组”复选框,这在将不同组的项目放在菜单或工具栏的不同部分时很有用。
  • 完成设置 :点击“确定”按钮关闭“命令属性”对话框。

1.2 向工具栏添加内置菜单

当使用菜单下达命令,但移动鼠标到顶部菜单浪费时间时(如使用大显示器或多显示器设置),可向工具栏添加内置菜单,步骤如下:
1. 在“自定义工具栏和菜单”对话框的“命令”选项卡中,滚动到“类别”列表框底部。
2. 点击“内置菜单”项目,在“命令”框中显示菜单列表。
3. 将菜

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应用能力。
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