基本运算符

一、赋值运算符:=

           在C里,符号=不表示“相等”,而是一个赋值运算符。

           符号=的左边是一个变量名,右边是赋给该变量的值。

           赋值运算符的动作是从右到左。

二、加法运算符:+

           “加法运算符”使得在它两侧的值被加到一起。

           被加的值(操作数)可以是变量也可以是常量。

三、减法运算符: -

           “减法运算符”从它前面的数中减去它后面的数。

           加和减运算符被称为二元或双值运算符,这不是它们需要两个操作数。

四、符号运算符:-和+

           负号可以用于指示或改变一个值得代数符号。

           C90标准将一元+运算符加入了C中。这个运算符不改变它的操作数的值或符号。

五、乘法运算符:*

六、除法运算符:/

           C使用符号/来表示除法。/左边的值被它右边的值除。

           整型数的除法运算和浮点型数的除法运算有很大的不同。浮点类型的除法运算得到一个浮点数结果,而整数除法运算则产生一个整数结果。

            在C中,整数除法结果的小数部分都被丢弃。这个过程被称为截尾。

七、运算符的优先级

            最先被执行的是圆括号中包含的部分。在圆括号内部,运算按正常的规则进行。

表                     按优先级递减排列的运算符

运算符结合性
()从左到右
+-(一元运算符)从右到左
*/从左到右
+-(二元运算符)从左到右
=从右到左
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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