有点累

最近不懂是什么原因,有些累。
谈了个女友,对我很好。我也很喜欢她,也真心相对的。
工作上的琐碎的事情,让我觉得烦恼不堪。
由于是一个soa,之前是集成的,现在模块分项目完成,但是没从头参与开发,有些不懂如何下手,去做好现在的。
项目大体介绍下:
做web客户端,服务器端的服务,都是通过消息路由机制来控制,只要准备好相关的数据,根据相关的格式要求,就可以获取到数据,但是,前端使用easyui插件,很多功能都不完善,研究了其底层实现,但是还是没法解决很多问题,但是又只能放那边。一些底层的实现,对我们做应用开发的来说,都是隐藏掉的,而且本人是做底层代码开发的,觉得无从是手,我该如何是好?
本人喜欢编写业务实现,而不喜欢处理前台的事情,但是很多时候,自己并不是很想做的东西,偏偏每次都还要硬着头皮去做。
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高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并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,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并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为高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并调整参数以适应具体应用场景。
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