Oracle的优化器-8i->9i->10g的变迁(RBO->CBO)...

博客提供了一个关于优化器培训的PPT链接,称其内容丰富,虽PPT容量有限,但希望能对大家有所帮助,涉及数据库优化相关信息技术内容。

原文链接:

http://www.eygle.com/index-sql.htm

这是专门做的关于优化器的培训的ppt,大家可以参考一下,内容是非常丰富的,但是ppt的容量有限:

Oracle的优化器-RBO、CBO及其变迁(之一) icon_new.gif
介绍Oracle的优化器的变迁,从8i->9i-10g,我们一同和Oracle经历她的变革...
Oracle的优化器-RBO、CBO及其变迁(之二 ) icon_new.gif
介绍Oracle的优化器的变迁,从8i->9i-10g,我们一同和Oracle经历她的变革...
Oracle的优化器-RBO、CBO及其变迁(之三) icon_new.gif
介绍Oracle的优化器的变迁,从8i->9i-10g,我们一同和Oracle经历她的变革...
Oracle的优化器-RBO、CBO及其变迁(之四) icon_new.gif
介绍Oracle的优化器的变迁,从8i->9i-10g,我们一同和Oracle经历她的变革...

希望对大家有所帮助.

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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