2、编程入门:从基础概念到Matlab实践

编程入门:从基础概念到Matlab实践

1. 什么是程序和编程

如今,大多数人都有使用计算机程序的经验,像Word、Excel、PowerPoint、Internet Explorer和Photoshop等。与这些程序的交互通常简单直观,比如点击按钮、下拉菜单选择操作、拖动视觉元素到指定位置等。这些程序的操作方式似乎有无穷的组合,仅受限于个人的创造力和想象力。

然而,当程序无法满足我们的需求时,就会让人感到沮丧。例如,你有一些设备测量数据,这些数据以特定格式存储在文件中。你想在Excel中分析这些数据并制作图表,但Excel没有导入这种特定格式数据的菜单。尽管Excel能处理多种数据格式,但这种格式却不行。你开始寻找能读取此类数据文件的Excel替代程序,也许找不到直接适用的现成程序。这时,具备编程能力就会有很大帮助。你可以编写一个小程序,将一种数据格式转换为另一种,用这个定制代码,数据就能被读取和分析,可能在Excel中,也可能在为这些测量数据计算定制的新程序中。

只有能够对计算机进行编程,才能充分发挥其真正的力量。编程就是用一种专门的语言编写一组指令,这种语言借鉴了英语的词汇和表达方式,被称为编程语言或计算机语言。这组指令会交给一个程序,该程序将指令的含义转化为计算机内部的实际操作。

以下是一些常见的计算机科学术语:
|术语|含义|
| ---- | ---- |
|脚本和脚本编写|通常分别作为程序和编程的同义词|
|实现程序|编写程序(或脚本、代码)的表达|
|执行程序|运行程序|
|算法|构建程序的方法|
|调试|追踪并修复程序中的错误(即bug)的过程|
|模拟|使用程序

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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