它,为什么没有山顶?

m:你是什么?很有趣的样子。

c:我是山。

m:那我也要做山。

c:给你最后一次机会,你真的要做山?

m:我决定了,不会改变的。

c:好,你也是山了。

m:你好高,我要赶上你。

c:我不高,不信你就赶上我试试。



m:c,我终于赶上你了。

c:看看那座山。

m:!!!好高...我要赶上它!

c:我相信你可以做到,但是,它不高。



m:c,我终于赶上它了。

c:看看你身边。

m:!!!很多跟我一样高的山...我要超越它们。

c:你可以做到。




m:c,我终于把它们抛得很远了。

c:嗯...

m:嗯?

c:我不会再提示你了...



m:c,那是什么?

c:山。

m:它为什么没有山顶?

c:因为它太高。

m:我要赶上它。

c:你做不到。

m:为什么?

c:你不够聪明。

m:但是我够努力。

c:你做不到。

m:c,这次我不相信你了,我要赶上它!

c:等你能看到它的山顶的时候,再说这句话。






m:c,我很努力了,为什么还是看不到它的山顶?

c:我说过了,你做不到。

m:为什么?我以为我做得到。

c:因为它跟你一样。

m:不,它比我高。

c:错,是你比它矮。它比你聪明、比你努力、比你有天赋。它也一直在追赶。

m:...

c:你还要做山吗?

m:做。

c:给你最后一次机会,你确定要做山?

m:我说过了,我决定了,不会改变的。

c:它以前也是这样跟我说的...

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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