买橘子的故事

小故事:买橘子的故事
  汤姆进公司两年了,对待工作一向认真、投入、尽职尽责。他每天准时上班,而且为自己从未受到过批评感到自豪。
  某天,汤姆去找经理理论,他说:“先生,我在公司工作了两年,认真敬业,但是我感觉自己受到了忽视。罗赫略6个月前来到公司,和我的职位一样,现在却已经升职了。”
  经理显得有点伤感,对他说:“一会儿我们再解释这个问题,你现在可不可以帮我一个忙?我想给全体员工准备一些工作午餐用的水果。街道拐角有一家水果店,请帮我看一下有没有桔子。”
  汤姆跑去后5分钟就回来了。
  经理问他:“汤姆,有桔子卖吗?”
  “先生,那里有桔子卖。”
  “价钱是多少?”
  “啊,我没有问这个。”
  “那卖的桔子够不够所有员工吃的?”
  “我也没有问这个,先生。”
  “那有其他水果卖吗?”
  “我不知道,但是我想......”
  “哦,你先请坐下稍等一会儿。”
  经理打电话叫来了罗赫略。罗赫略来了之后,经理给了他与汤姆相同的指示。10分钟后,他回来了。
  经理问他:“罗赫略,你给我带来了什么消息?”
  “先生,那里有桔子卖,数量足够全体员工吃。除此之外,他们还有香蕉、木瓜、甜瓜和芒果。桔子的售价是每公斤1.5比索。店主告诉我,如果买的多,他还能给我8%的折扣。我先预定了桔子,不过如果您选择其他水果的话,我就再回去下一次订单。”
  经理转向一脸惊讶地等在旁边的汤姆,问道:“汤姆,刚才你要和我商量什么问题?”
  “没什么,先生,我感到十分抱歉。”

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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