想当然和偏执狂都要不得!握其法而又能知其度,善莫大焉!

本文探讨了在面对未知事物时,人们常常因为缺乏足够的了解和准备而产生主观臆断或者盲目跟风的现象。强调了深入研究和理性分析的重要性。

劫后余生” 的感叹,及时写下以作日后之鉴!
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想当然是什么呢?

是没有准备充分,尚未弄清楚事情的来龙去脉凭主管臆断,一言以蔽之,那是YY !

偏执狂是什么呢?

是人云亦云的产物,没有做过实际调查,胡乱跟风,从而张冠李戴,祸害不小!

万物自有其法,万法皆有其度!

可是往往人的情绪就是很难从这个事物上转移开来,导致他无法接受和真实了解其他事物的规律!

握其法而又能知其度,善莫大焉!
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,并提供了相应的Matlab代码实现。该方结合了RBF神经网络的非线性逼近能力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外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算的设计思路、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仿真验证了所提方的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算、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RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方;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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