大数据引发的联想--人工智能

通过对大数据的综合分析,预测需求可能性,并探讨人工智能与大数据结合的影响,关注于改善人类生活方式,同时警惕潜在的风险。

今天突然听到大数据,搜了一搜,有了以下联想...


通过对大数据的综合分析,模拟出需求出现的可能性

  • 人的情绪
  • 企业运营方式
  • 风险性
  • 地外生命
  • 补偿策略
  • 股票趋势


☞☞☞☞☞ Half Human, Half Artificial intelligence.

一段时间内,决策权在于人类。


目标:

改善人类生活方式和质量。

(但要警惕,人工智能与大数据的结合,可能使人类进入单一化进化模式,或者消失。)


爱因斯坦说过: 世界上,只有两种东西无穷无尽

宇宙的尽头

人类的愚蠢。(愚蠢是本质,表现方式很多。)


要思考的是,如何利用这些资源。。。



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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