9、构建与重建:Makefile 优化与依赖管理

构建与重建:Makefile 优化与依赖管理

1. 修改后的 Makefile

在构建项目时,为了确保当源文件内容发生变化时能重新构建目标文件,我们可以使用一个检查源文件 MD5 校验和的 Makefile。以下是一个完整的示例:

to-md5 = $1 $(addsuffix .md5,$1)
.PHONY: all
all: foo.o
foo.o: $(call to-md5,foo.c foo.h)
%.md5: FORCE
    @$(if $(filter-out $(shell cat $@ 2>/dev/null),$(shell md5sum $*)),md5sum $* > $@)
FORCE:

在这个 Makefile 中, foo.o 的先决条件列表从 foo.c foo.h 变为 $(call to-md5,foo.c foo.h) to-md5 函数会给所有参数中的文件名添加 .md5 后缀。展开后, foo.o 的规则变为:

foo.o: foo.c foo.h foo.c.md5 foo.h.md5

这意味着如果 .md5 文件较新,或者 foo.c foo.h

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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