学语言

      英语学习了这么久,上次开会提到:学习英语也用到了,面向对象的思想。现在应用的语言学习方法就相当于一个接口,而我们要学习的英语法语之类就相当于多态中的各个类。各个类之间是相互耦合性低的,学习一门语言也不会和学习其他门语言想挂钩。同样,这样就有力的验证里SB英语学习方法的短路汉语的这个原理。

 

      听说过跨平台这个原理,然后自己就上网搜寻了一下。当时对跨平台原理看的潦草,读懂了文字,但是对其中的原理却什么也不知道。现在想想,跨平台的中间码就相当于我们现在的英语学习方法,而对应的各个平台现在就相当于我们要学习的任何一种语言。

 

      学习英语运用到了面向对象的思想,我们现在学习软件也正向面向对象进军。才了然,原来当时人家设计编程软件的时候也用到了面向对象的思想。封装,继承,多态。事物之间的联系是那么的紧密不可分割。

   

      米老师曾经给我们讲过事物之间的紧密联系,我在他的博客中搜索了两篇博文:  http://mxj6688.blog.163.com/blog/static/135223392009731112657815/

       http://mxj6688.blog.163.com/blog/static/135223392010567373174/

      其实米老师始终在给我们灌输着思想,告诉我们学习知识不要让他独立起来学,知识就是一张网,看的就是你那张网拓扑的大小。

 

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制习(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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