近况综述

博主前段工作忙碌,现只剩期末监考琐事。期间做了买房决定,购入130平小跃层期房并付首付。期待明年底交房,7月放假后计划回武汉帮父母搬家。

北方的夏天,在一阵雨以后总是会收敛很多。

前一段工作最忙的时候,40度的高温,让我仿佛置身武汉。

总算告于段落了,剩下的只是期末监考一些琐碎的事了。

盼着放假,可以回去帮爸妈的忙,好好装修一下我们的小窝。

呵呵,提到房子,我挺开心的。

在这么忙的时候我们居然做了个大决定:买商品房!

而且一买就是130的小跃层,一咬牙付了首付,背了7年的债,顾不得房价的波动。

反正这小地方也没什么大的泡沫,自己住,涨涨跌跌由它吧,哈哈哈……

期房,看了几次样板房,我们流连忘返,不禁比划、想象,手舞足蹈的当成是自己的家。

家,真是个可以让人依恋和凝聚的地方。

期待明年底的交房!

大J爸妈的新家也入住了,大房子、新装修,着实让一家人起劲了一把。

只是两位老人不舍得扔东西的情景和咱们各家的状况雷同,呵呵有过之而无不及啊!

也难怪,有对过去的留恋,也有现在的“压力”……

不过用他们常说的一句话:“总会好的!”,来安慰一下,却也豁然开朗。

7月17日放假,20号左右可能有一周的研究生课,回武汉大概是7月底的事了。

辛苦了爸妈,等我回去,我来补偿补偿,嘿咻嘿咻搬搬家,杂活我全包了,

扔东西也交给我,我绝不心慈手软。

哈哈哈啊哈哈哈哈,关于此事的座右铭是:向小姑妈学习!

很久没和大家联系,不知各位可好?

见字如面!天热保重!

                                                     不知不觉成了封信,落个款吧:)        小e

                                                                                                                       06.29

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。
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