7月优快云博客新版本发布,请大家试用!

优快云博客已完成升级并恢复正常登录。本次更新增加了小贴士Loading等功能,并解决了后台配置不可修改等问题。同时,针对访问速度缓慢的问题将在下一版本中进行改进。

敬爱的各位优快云博客用户:

大家好!经过了一个月的努力,我们于7月9日下午开始进行博客升级,在7月10日上午又进行了调试,现在已经可以正常登录了。我们为期间部分功能不能正常使用,而给各位用户带来的不便表示深深的歉意!以下是增加的新功能和修复Bug列表:

1. 小贴士增加Loading,修订小贴士css问题;

2. 最近访客添加小贴士功能;

3. 修订最近访客css问题;

4. 修订hi.youkuaiyun.com/hicsdn.aspx页面;

5. 修订后台配置不能修改的问题;

6. 针对搜索引擎,对用户页面做优化。

7. 错误页面调整;

8. 圈子URL处理修订;

9. Tag拖慢页面内容显示速度的调整;

由于现在对优快云博客的访问量增加过大,导致数据库容量过大。所以最近大家登录和浏览博客会感到较慢,请大家谅解,我们会在下个版本发布时解决访问速度的问题。
另外,大家关心的配置不能更改的问题也已经解决,请大家试用,如果出现使用中的问题,请截图发送到
csdnblog@youkuaiyun.com 请注明Csdn Blog开发组收,谢谢!

此致
敬礼:Csdn Blog开发组

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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