迟来的总结

博主分享了自己过去一个月的学习经历,尝试自律但未完全按计划进行。主要专注于数学复习,间歇性晨跑,减少了社交媒体的使用。尽管感到迷茫,但养成了早起的习惯。未来将继续遵循之前的学习节奏,专注于数学,减少专业课的学习,并承诺博客更新将改为不定期,至少每月一次。

元旦前就决定的事情可能今天才确定下来吧。

说是每周一总结,但还是迟来了这么久,这一月时间说长不长,说短不短,刷了刷题,看了看书,想到啥看啥,买的资料也看了一半了,三周前买的所谓的“自律本”还是没用到,虽然每天起床挺早的,但还是没坚持按计划来。因为确实是没个明确目标吧,三战复习着数学,但又想看看专业课,最近又想着好好把代码练练,忍着远离社交一个月多,今天还是没憋住,找了个朋友好好聊了聊,想想自己为啥喜欢窥探别人的生活,无非就是自己一团乱麻,想模仿别人却又做不到,你要说有啥改变没有,到也有,至少最近俩月都是很早起床,最近一月隔三差五去晨跑一下。

唉,想说的很多,但终究还是牢骚罢了,该是废物还是废物。总之,接下来还是按着之前的节奏来吧。复习数学,刷刷题,不看专业课了(感觉已经没啥必要了,不如把时间花在数学上)各位如果想知道近况的话可以来博客看看,微信QQ已卸,至少明年的这个时候我不会再看了,博客的话我收回之前的周更计划,随缘不定期更新,但频率应该不会大于一个月吧,至少月更一次,聊聊近况啥的。(更新频率太高的话还以为在发qq 动态2333333)。

当然,如果有一天这个博客不再更新,应该也就这样了吧,各位不必太过思念(哈哈,感觉自己要求有点多)。

Over

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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