2010年总结(三)

一年已经快过去了,离元旦还有1天,作为本社区一员,现在把社区里的工作情况做如下工作汇报:
自成立以来,我们紧密扎根在社区里,高举“有空必来,有来必言,有言必留,有留必看”理论的伟大旗帜,认真贯彻落实“雁过留声,人过留言”的要求,坚持“知无不言、言无不尽”的指导思想,弘扬“一不怕手酸,二不怕加班”的大无畏精神,把“保持联系,经常骚扰”作为振兴群的第一要务!从根本上改变“几天来一趟,想到才来上,来了隐身不说话,逛逛就走人”的局面!留言有新思想,泡人有新思路,吹牛有新突破,抬杠有新局面!坚持“四有”即有组织,有预谋,有把握,有成绩。相互促进,共同发展,从而使咱群走上可持续发展的伟大道路,同时坚决贯彻了“十二五”新观念:
1、钱不是问题,问题是没钱。
2、钻石恒久远,一颗就破产。
3、水能载舟,亦能煮粥。
4、一山不能容二虎,除非一公和一母。
5、火可以试金,金可以试女人,女人可以试男人。
6、烧香的不一定是人,还可能是熊猫。
7、喝醉了我谁也不服,我就扶墙。
8、我就像一只趴在玻璃上的苍蝇,前途光明,出路没有。
9、问世间情为何物?一物降一物

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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