讀書筆記&讀後感序章 2020-09-02

博主分享了创建博客记录技术书籍阅读笔记与感悟的初衷,旨在总结个人技术历程,提供浓缩知识给读者,并期望提升个人康乃尔笔记技巧。

讀書筆記&讀後感序章

本人第一次開始寫博客在網上,如果有任何地方冒犯到別人或影響到別人請多加包涵。

有這個念頭主要是發現自己曾經看過很多的技術書籍或其他網上技術博客擁有一些很值得學習內容,往往當下看過用完過一段日子就會忘記,然後又會花一些事情去查找之前已經學過的知識。因此我想借一個地方來記錄筆者的學習歷程,方便總結個人的技術層面。

第二點也是想借本人的讀書筆記和讀後感給與其他讀者能快速的獲得濃縮的知識,以及能結交各路好漢。

本人期待自己能一個星期做到至少一更的頻率,逼迫我能把淘寶上買回來大量的技術書籍包裝撕開。其次就是訓練我做康乃爾筆記的能力,快速總結重點獲取重點知識。

而讀書筆記&讀後感的內容形式。本人應該會附上一張本人親手寫的康乃爾筆記並會對各個點稍微做一些解釋,最後再附上一些個人感想。

本人相信自己初出茅廬必定許多地方做的都不周全,期待和歡迎各位能給與本人建議來改善自我。。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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