3、GNU Make 高级特性与技巧详解

GNU Make 高级特性与技巧详解

1. 检测 $(eval) 函数

$(eval) 函数是 GNU make 在 3.80 版本引入的强大功能。其参数会先被展开,然后当作 makefile 的一部分进行解析,这使得我们能够在运行时修改 makefile。

在使用 $(eval) 时,要确保读取 makefile 的 GNU make 版本支持该功能。可以使用 MAKE_VERSION 检查版本是否为 3.80,也可以使用以下代码,只有当 $(eval) 可用时,才会将 eval_available 设置为 T

$(eval eval_available := T)

若 $(eval) 不可用,GNU make 会查找名为 eval eval_available := T 的变量并尝试获取其值,由于该变量不存在, eval_available 将被设为空字符串。

可结合 eval_available ifneq 来处理 $(eval) 不可用的情况:

ifneq ($(eval_available),T)
$(error This makefile only works with a Make program that supports $$(eval))
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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