1006592-45-5,Biotin-PEG4-C1-alkyne,Biotin-PEG4-amide-Alkyne,叠氮反应性生物素化试剂

Biotin-PEG4-C1-alkyne是一种叠氮反应性生物素化试剂,具有增加水溶性的PEG4臂。该产品适用于生物标记、药物偶联和点击化学反应。其化学式为C24H40N4O7S,分子量528.7,纯度90%,储存在-20°C条件下。陕西新研博美生物科技有限公司提供技术支持,包括多种相关衍生物如Biotin-PEG4-azide和Biotin-PEG4-COOH等。

英文名称:Biotin-PEG4-C1-alkyne

       Biotin-PEG4-amide-Alkyne

化学式:C24H40N4O7S

分子量:528.7

CAS:1006592-45-5

纯度:90%

储存条件:-20°C

运输:环境温度

结构式:

产品简介:生物素-PEG4-C1-炔烃是叠氮反应性生物素化试剂,PEG4臂增加了试剂的水溶性。

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 以上信息均由陕西新研博美生物科技有限公司提供技术支持

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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