北方冬天

作者对比武汉冬天,讲述在北方采用地暖供暖的温暖体验。指出北方人怕冷不开窗换气的现象,自己坚持开窗预防流感。还提到因屋里屋外温差大要注意增减衣服,买了羽绒衣,同时强调多喝水、勤锻炼是健康过冬的保障。

在武汉的冬天没享受过屋子里这样如春天般的温暖,

现在住的地方采用的是目前比较先进的地暖方式供暖,

大概是利用了热空气上升的原理吧,挺舒服的。

尤其是睡觉的时候,不用像在武汉的时候,不用取暖设备就得盖重重的两床被子。

                       

但我发觉北方的人们真是特别的怕冷,

那么暖和的屋子里,居然不愿意开一点窗换换气,

难怪有人评价冬天去有的北方人家常有一股难闻的味道。:(

我不管,虽然没门窗大开的浪费暖气资源,但我的办公室和我住的房间窗户全都是小半开的。要预防流感嘛,哈哈……

              

由于屋里屋外温差大,更需要注意增减衣服。

买了一件长长大大的羽绒衣,预备上班骑小电车的时候穿。

暖暖的,一点都不冷。

还有多喝水,勤锻炼,也是健康过冬的保障。

               

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。
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