日本語の文法⇒ day1 限る型…意向形の紹介

本文深入解析了日语中的限定表达、条件句和提议句型,通过实例详细讲解了'に限らず'、'に限って'等用法,以及如何使用'~あっての'表达依赖关系,并介绍了提议句型的变形规则。

1)限る型

  ① 不仅仅 名+に限らず

   この漫画は子供に限らず、大人にも人気が高い。

   最近は女性に限らず、男もダイエットに励む人が多い。

  ②仅仅....名+限って

   当店は、本日に限って半額をセールを実施しております。

   本日、会場に入場できる人は本校の学生に限ります。

  ③偏偏....名+限って

   急いでいるときに限って、なかなかタクシーが捕まらい。

   宮本さんはいつも忙しい時に限って、会社を休む、本当に困ってもんだ。

  ④最好是......名詞・動基本形・動ない形+に限る

   疲れた時はぐっすり寝るに限る。

   かつ丼はこの店に限る、もう十年近く食べても飽きないな。

  ⑤未必....,,不一定.......名詞・とは限らない

   お金持ちは必ず幸せだとは限らない。

   本に書いてあることはすべて正しいとは限らない、常に問題意識を持つことが大切である。

 

2) ~あっての 名1+あっての+名2 有......才有........

   田中先生あっての私です、ご恩を一生忘れません。

   社員あっての会社なので、福利厚生も会社側が考える重要な一環だ。

 

3) 動意向形+(よ)うではないか  我们....样吧

             人生は短い、本日、この瞬間を楽しもうではないか。

    美味しいものを食べって、元気を出そうではないか。

 

補足:動意向形の変形の規則

    ① 意味:要………;想………  
    ② 用法:話し手の意志を表す。意向性作为「ましょう」的简体形用于简体句中。
 
      「ましょう」的简体是:「(よ)う」 
      「ましょうか」的简体是:「(よ)うか」 
      「ましょうか」=「ませんか」(委婉的邀请对方做某事,相当于中文的:可以………吗)
       ③  変形の規則:  
   一類動詞:将动词「ます形」的最后一个假名改成其「お」段假名,再加上「う」。  
例:買います     買おう     立ちます   立とう 
       走ります     走ろう     読みます   読もう 
       呼びます    呼ぼう     死にます   死のう 
       書くます     書こう     泳ぎます   泳ごう 
       行きます    行こう     消します   消そう 
  
   二類動詞:去掉「ます」直接在其后加上「よう」。
例:
続けます   続けよう   食べます    食べよう 
  見つけます  見つけよう  受けます    受けよう 
  聞こえます  聞こえよう  見ます     見よう 
  借ります   借りよう   起きます    起きよう 
  変えます   変えよう   鍛えます    鍛えよう 
  生まれます  生まれよう  知らせます   知らせよう 
  
   三類動詞:直接将「します」改为「しよう」。 
例:
勉強します   勉強しよう   注文します   注文しよう 
  練習します   練習しよう   運動します   運動しよう 
  入学します   入学しよう   卒業します   卒業しよう 
    集中します   集中しよう   協力します   協力しよう 
       来ます     来(こ)よう

本日はここまで。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/HARU/p/7236830.html

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。
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