顺序表2

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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。
首先,我们需要创建两个`std::vector`类型的顺序表(也叫动态数组),然后分别从键盘读取输入数据并填充它们。接着,我们将顺序表2的数据逆序,再将其逐个添加到顺序表1的末尾。最后,我们遍历顺序表1并输出结果。 以下是一个简单的C++代码示例: ```cpp #include <iostream> #include <vector> // 假设这是一个顺序表的节点类型 struct Node { int data; Node* next; }; // 功能:生成顺序表,从键盘输入 void createSequentialList(std::vector<Node*>& list, bool reverseInput) { Node* newNode = new Node(); int input; std::cout << "Enter elements for the list: "; while (std::cin >> input) { newNode->data = reverseInput ? input : -input; // 如果reverseInput为真,输入的值取反 newNode->next = list.empty() ? nullptr : list.back(); // 将新元素添加到列表尾部 list.push_back(newNode); } } int main() { std::vector<Node*> seqList1, seqList2; // 生成顺序表1 createSequentialList(seqList1, false); // 生成顺序表2 std::cout << "\nEnter elements for the reversed list: "; createSequentialList(seqList2, true); // 输入逆序 // 逆序顺序表2 for (auto it = seqList2.begin(); it != seqList2.end(); ++it) { Node* temp = *it; *it = *--seqList2.end(); *seqList2.end() = temp; } // 合并顺序表2顺序表1 seqList1.insert(seqList1.end(), seqList2.begin(), seqList2.end()); // 遍历并输出顺序表1 std::cout << "Merged list: "; for (const auto& node : seqList1) { std::cout << node->data << " "; } return 0; } ```
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