我的CSS Reset

 1 html, body, div, span, applet, object, iframe, h1, h2, h3, 
 2 h4, h5, h6, p, blockquote, pre, a, abbr, acronym, address, 
 3 big, cite, code, del, dfn, em, font, img, ins, kbd, q, s, samp, 
 4 small, strike, strong, sub, sup, tt, var, dl, dt, dd, ol, ul, li, 
 5 fieldset, form, label, legend, table, caption, tbody, tfoot, 
 6 thead, tr, th, td { 
 7 margin: 0; 
 8 padding: 0; 
 9 border: 0; 
10 outline: 0; 
11 font-weight: inherit; 
12 font-style: inherit; 
13 font-size: 100%; 
14 font-family: inherit; 
15 vertical-align: baseline; 
16 } 
17 :focus { 
18 outline: 0; 
19 } 
20 a, a:link, a:visited, a:hover, a:active { 
21 outline: 0; 
22 text-decoration: none; 
23 } 
24 label, button { 
25 cursor: pointer; 
26 } 
27 fieldset { 
28 border: none; 
29 }
30 table { 
31 border-collapse: separate; 
32 border-spacing: 0; 
33 } 
34 caption, th, td { 
35 text-align: left; 
36 font-weight: normal; 
37 } 
38 a img, iframe { 
39 border: none; 
40 } 
41 ol, ul { 
42 list-style: none; 
43 } 
44 input, textarea, select, button { 
45 font-size: 100%; 
46 font-family: inherit; 
47 } 
48 select { 
49 margin: inherit; 
50 }
51 *{
52 box-sizing: border-box;
53 }
54 /*--公用类(clearfix、hidden、show、float-left、float-right)--*/
55 .clearfix:after { 
56 content: “.”; 
57 display: block; 
58 height: 0; 
59 clear: both; 
60 visibility: hidden; 
61 } 
62 .clearfix {
63 display: inline-block;
64 } 
65 * html .clearfix {
66 height: 1%;
67 } 
68 .clearfix {
69 display: block;
70 }
71 .hidden {
72 display: none;
73 }
74 .show {
75 display: block !important;
76 }
77 .float-left { 
78 float: left; 
79 } 
80 .float-right { 
81 float: right; 
82 } 
83 /*---------可变项-----------*/
84 input:focus, select:focus, textarea:focus { 
85 background-color: #FFF; 
86 }
87 body{
88 line-height: 1;
89 font-family: "Microsoft YaHei","黑体","宋体",sans-serif;
90 color: #333;
91 min-width: 1200px;
92 }
93 .wrap{
94 width: 1000px;
95 margin: 0 auto;
96 }

转载于:https://www.cnblogs.com/yunbianxinyue/p/5735624.html

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值