17、PDP++ 模拟构建教程

PDP++ 模拟构建教程

1. 概述

在 PDP++(leabra++)中从头开始构建模拟相对容易,至少在处理常规任务时是这样。即使遇到更复杂的问题,模拟器中通常也存在优雅或至少较为直接的解决方案,关键在于找到它们。本教程将介绍基础内容,并提供解决难题的思路。

我们将创建一个模拟,使其学习在随机生成的模式集之间执行任意的输入 - 输出映射。接着,创建一个脚本,根据简单规则自动生成输入/输出模式。最后,为网络添加测试过程、额外统计信息和自定义控制面板。同时,记录界面操作,生成相应脚本代码,通过研究这些代码学习 PDP++ 编程。

2. 构建基本模拟

2.1 创建项目

  • 进入教程目录,该目录应为空,用于保存后续创建的文件。
  • 无参数启动 leabra++,打开 PDP++ Root 窗口,选择 .projects/New/Project
  • 在新对象对话框中,通常创建 1 个项目对象,点击 “Ok” 创建项目,会出现项目窗口,这是模拟的核心枢纽,其菜单可创建和管理项目中的对象。

2.2 记录脚本

  • 违反项目菜单从左到右的常规顺序,从项目窗口最右侧的 .scripts 菜单开始,选择 .scripts/New/Script
  • 在新对象对话框中,用右键点击 “Ok” 按钮,直接打开脚本编辑窗口。
  • 在脚本编辑窗口中,点击 “----No File----” 按钮,选择 “Open
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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