对技术的一些观点

  • 论《学》 与《习》

学习是一件循序渐进的过程。

学习有学和习两个过程。

古人有云:学而不思则罔,思而不学则殆。

在学这个过程中,即需要学,又需要思。

学的是知识本身。

思的是知识本质。

如果用时间来划分的话,我觉得 思的时间要比学的时间长。

可能用1个时间来学,却需要2个时间来思。

学是一个接收的过程。

思是一个转化的过程。要注意的是,思 很重要。

习是对知识的运用,是最终的目的。学就是为了习。

对于技术,学了新的技术,后面可能会一直用它。在用的过程会加深对技术的认识和思考。

还有就是,要记住一些很容易出错的地方。

 

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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