17、学术研究领域的重要作者索引

学术研究领域的重要作者索引

在学术研究的广阔天地中,众多作者的贡献犹如璀璨星辰,照亮了各个领域的发展道路。本文将为大家介绍一系列在不同学科领域有着重要影响力的作者及其相关研究。

1. 作者索引概述

这里呈现的作者索引涵盖了众多学科领域,包括心理学、神经科学、认知科学等。每个作者后面标注的数字代表了其相关研究所在的页码,斜体页码则包含了文献信息。通过这个索引,我们可以快速定位到感兴趣作者的相关研究内容。

2. 部分作者及其研究领域
2.1 A 开头的作者
  • Abbs, J. H. :在页码 95、96、100、101 有相关研究,可能专注于特定的实验或理论探讨。
  • Abraham, R. H. :涉及页码 8、12、27,其研究可能与数学、物理学或相关交叉学科有关。
  • Adelson, E. H. :在 434、441 页有研究成果,或许在视觉感知等领域有深入探索。
2.2 B 开头的作者
  • Bahrick, H. P. :在 79、80、86、383、101、387 页有相关内容,可能在记忆、学习等心理学领域有所建树。
  • Bandura, A. :52、62、73 页的研究表明他在社会学习理论等方面有重要贡献。
  • Biederman, I.
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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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