离职的日子

2009年9月10日,离职的日子。

上午,给几乎所有熟悉的同事发了离职告别邮件,一半左右的同事都私下回复我了,基本都是祝福的话语。用手机给十几个熟识的同事拍了照片,为的也是留个纪念。中午和几个同事一起去食堂吃饭,我也不想说话,心里始终感觉很沉重。下午开始办理离职手续,一边到其它楼层办理,一边跟几个熟识的同事打声招呼。匆匆办完离职手续,回到座位上已经3点左右了。清空电脑里的资料,关机。背上包的时刻,突然感觉很难过。强忍着悲伤,和同事挨个握手告别。座位上的告别完了,想起会议室里还有我的领导。可是到会议室告别的时候,我几乎就忍不住了,还好控制力比较强,只有一点点泪水在眼中打转。

出了公司,很快就坐车回家了。到了家,两个同事给我发了短信。一个说我走了,感觉怪怪的,很难过。另一个说心里空荡荡的。这两个都是男同事,都是每天在一起的好兄弟。当我看到这两条短信的时候,我是真的再也憋不住了。离职,最难过的,其实是我。这个时候,竟然没有一滴泪水,但是真的非常伤心,几乎崩溃,足足有半个小时。最后实在不行了,就打开电视,转移了视线,才逐渐缓过来。

第一次离职,留一个记录。以后也许离啊离啊,一点点就习惯了。呵呵。

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值