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这是标题为视频提交的控制模型： 基于仿生执行器的肘关节康复外骨骼#MATLABHW2k16 https://youtu.be/Fnw6cQ4kX9A 此模型可用于测试如何使用 Simulink 设计双线 PID 控制器。 提供的版本兼容从 Matlab 2011b 到 Matlab 2016 项目描述：整个任务的基础是创建一个经济实惠的肘部外骨骼，用于康复目的，用于重复运动场景。 外骨骼操作需要不产生噪音，并且它的重量需要尽可能的低。 由于这些要求和所需的高扭矩，我们使用定制开发的基于形状记忆合金的执行器。 该控制器基于低成本且功能强大的工业级可用微控制器 STM32F4； 编程和验证/调试阶段基于基于模型的设计范式，这要归功于 Matlab/Simulink，它提供了快速控制原型设计场景。 控制算法基于双线性 PID 控制器，适用于非线性执行器并且需要很少的计算工作。 如

#经典的、各向同性的、3D 海森堡模型的蒙特卡罗研究 ##随机自旋系统的数值研究 ###作者：迈克尔康罗伊 PHY 471 顶点项目 2014年Spring ###Professor: Dr. Matthew Enjalran 物理系 南康涅狄格州立大学 ##项目描述 PHY 471 的核心是一个高级实验室项目，本实验研究的主题是磁系统数值研究的研究和性能。 为此，学生将 C 编程语言与数值编程技术结合使用。 这些技术包括利用蒙特卡罗方法和寻找常微分方程的数值解。 最终，该学生将这些方法和统计力学、磁学和固态物理学领域应用于一个理论模型，该模型由一个以海森堡模型为特征的相互作用磁自旋系统组成。 实验室工作是在该部门的高分辨率成像和计算中心设施中进行的。 最终产品是书面的项目报告和向部门的正式介绍。 ##Project Sponsor Dr. Enjalran，在项目课题上有研究经验，设计

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一点见解，不断学习，欢迎指正 1、自定义loss层作为网络一层加进model，同时该loss的输出作为网络优化的目标函数 from keras.models import Model import keras.layers as KL import keras.backend as K import numpy as np from keras.utils.vis_utils import plot_model x_train=np.random.normal(1,1,(100,784)) x_in = KL.Input(shape=(784,)) x = x_in x = KL.Dense