路的思考

希望本是无所谓有,无所谓无的。这正如地上的路,其实地上本没有路,走的人多了,也变成了路。

这句话(不知道记得全不全)应该是鲁迅说的,文章(记得不是很清楚了)好像是《故乡》吧。现在已经想不起来鲁迅先生当时是为了表达什么样的心情或是当时的什么样的社会现状,只是这几天莫名的想起这些经典的话语

这些话语说来琅琅上口,却并不能做很正理解其中的寓意,也许现在更适合于我,适合于我这些天的一些心理变化和一些选择,关于我的路,我在走,正在走,我也会努力走,不会走来走去,是走出属于自己的路。

我现在还很年轻,但是如果我不去尝试,我永远都是听别人说或是在书上看,22岁,不知道这意味着什么?是还年轻来,还是说该奋斗啦?让未来的我给出答案吧。。。

走。。走。。继续走。。。

我能好好的活在今天说明我已经适应了昨天,但是明天呢?我只有更好的适应今天。。别无他法。。。

说了这么多,好像一句话就能说完,这是些日记最大的败笔

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;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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