过新年(附图)

今天是元旦,二零零七年的第一天。新的一年到来了,时间真的过得很快,还来不及让我好好的想想我的二零零六年是怎样度过的,岁月的车轮已把我带入了新的一年。。。

新的一年开始了,再回想二零零六年,心中百感交加,一时都不知道说什么好。。。

总的来说,我是幸福的,我是快乐的,收获了人生的爱情相伴相随人生;在事业上一起同步,一起共创我们的未来;在友情上,同学朋友们虽然交往简简单单,感动却真真切切,联系断断续续,友谊却时时刻刻。

展望二零零七,我们仍然要继续前行,希望在人生爱情上更加和谐美满以及幸福,我们的爱能够快乐到永远,永远;在事业上能够蒸蒸日上,能够协助男友开外贸公司和做自己公司的网站;在人生友谊上可以简简单单,但别忘了远方还有很多很多的朋友,偶尔要联系,问候,一辈子都要长长久久到永远。。。

二零零七年到了,祝所有的朋友们都新年快乐,幸福,快乐到永远!

winterjie1 于中国 厦门 2007. 1. 1 22:07

  新年桔祥如意

  厦大风光旖旎

  学子婷婷玉立

  荷池莲花自开

残荷静默独立

  佛寺并蹄双莲

  冬荷含情双对

 

 

 

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。
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