/*古典问题:有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少?

本文介绍了一个使用C语言实现的兔子数列(斐波那契数列)的程序,通过迭代的方式生成数列,并控制输出格式,每行显示四个数。此程序展示了基本的循环和算术操作,适合初学者理解和实践。

兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21....*/

#include "stdio.h"
main()
{
long f1,f2;
int i;
f1=f2=1;
for(i=1;i<=20;i++)
  { printf("%12ld %12ld",f1,f2);
     if(i%2==0) printf("\n");/*控制输出,每行四个*/
     f1=f1+f2; /*前两个月加起来赋值给第三个月*/
     f2=f1+f2; /*前两个月加起来赋值给第三个月*/
   }
	system("pause");
}
 

 

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、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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