读书小感

         今天读张佛泉先生的《权利与自由:中国的宪政言说》一书,看得欲罢不能。其中很多观点让我茅塞顿开。

         书中开头一篇文章就让我有很多思考,有很多启发。

         《中国基本教育问题》,这篇文章张先生写于1933年。他认为当时的很多主流思想认为中国要强大只要学习西方的实用科学就可以了,这种思想是错误的。西方不但有坚船利炮,有电灯电话等等的物质文明,更有诗,剧,小说,音乐,绘画,雕刻,诡辩,哲学,神学;有希腊的黄金时代,有罗马帝国的法典,有中世纪的黑暗,有文艺复兴,有宗教战争,有政治革命。西方文明背后,不只是机械的理智,还有坚决的意志,热烈的情感;不但有雄辩家和预言家的舌,思想家和文艺家的笔,还有殉教者和革命家的热血与头颅,甚至有武士和情敌的剑斗。这些都不能和西方的科学发展分开。他引用《中国教育改造》一文的观点“现代科学并没有产生今日之欧美;反之,却是欧美的头脑生育出现代科学与技术。”“中国教育中最基本的问题,不是个模仿的,乃是创造与适应的问题。”因此他提出如果我们必须要学美国,只有学美国人的创始精神。学习源头,那么我们对科学自身也会有自己的看法。

         同时连带出一个大学教育的问题,我想对眼下的我们特别有意义。当时的人门都批评学校和社会隔膜太大。学生所学非社会所用,社会所用非学生所学。所以很多人提倡办技术学校,直接学技术。我想今天这种困惑也依然存在,提倡学技术的观点也大有人认同。先生却不这么认为。他觉得在大学里学的不是一种技术,而是一种适应能力,一种创造力。如果只是学技术,像以前的学徒那样手把手教,学完技术之后,过了段时间,这个技术被淘汰了,那么他就没什么价值了。这就是学徒这样一种教育方法价值不大的原因。大学里最重要的是在于学会适应力,创新力。

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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