11、500 用户办公室网络配置与实现指南

500 用户办公室网络配置与实现指南

1. 引言

Abmas 公司业务蒸蒸日上,在 Mr. Meany 的推动下,公司不断发展壮大。得益于 Christine 的辛勤工作,公司网络持续扩展。最近,公司聘请了 Stanley Soroka 担任信息系统经理,他在处理 Samba 方面能力出众,与 Christine 配合默契。

10 个月前,Abmas 完成了对一家财产保险业务的收购。由于原公司创始人失去兴趣,且与 Mr. Meany 是大学同学,收购顺利完成。被收购的业务位于城镇另一端的大型设施中,而原 Abmas 大楼已显得过于狭小。在新收购业务的同一园区内,有两栋空楼,为 Abmas 提供了发展空间。

目前,Abmas 已完成对这两栋空楼的收购,计划安装新网络并将员工迁至新的办公设施。新网络将用于整合公司运营,网络运营控制中心将设在保险业务所在的大楼,以便充分利用空间,并让 Stan 和 Christine 有足够的时间进行新网络的搭建和测试。

1.1 任务分配

  • 用户数量 :被收购业务有 280 名网络用户,原 Abmas 大楼容纳了 220 名网络用户。最初服务 130 用户的网络如今已能很好地处理 220 用户的需求。
  • 部门分布 :两家公司合并后,财产保险集团(PIG)有 300 名员工,新的会计服务集团(ASG)将位于一栋可容纳 50 名员工的小建筑(BLDG1)中,金融服务集团(FSG)将位于一栋有增长空间的大建筑(BLDG2)中,该建筑有 150 名网络用户。
  • 网络连接
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,注重理论分析仿真验证相结合。
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