2014阶段总结

2014年已经进入尾声,我也经历了很多很多,包括工作和生活上,总之有好有坏。

感觉自己好失败,为什么自己挺用心的一件事,却是以这样的方式结尾,是我做的太过了吗?是我做的不够好吗?我想是自己没有意识到事情是怎样去做的,是我自己对这个人的了解还不够,才会导致自己对她做出了错误的事情。我没有用心,自己太懒了,每次都是想到了些事,却没有去做。

工作上,自己很有幸的调到了电子银行部,目前对电子商务的事情还是没有了解太够,接下来应该是多多了解准入流程、需要准备的材料清单等事情。还有就是应该熟悉下面各位领导们,方便自己今后对事情的推进。这一年工作上没有做出什么大的成绩,但是也没有出什么大的纰漏,我希望自己可以在明年的时候将电子商务的任务出色的完成。

希望在明年的生活中,用心完成自己的工作任务,找到自己的另一伴,这回我不会再犯同样的错误了。

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值