年前随记

年前随记
8小时前
  据说这是年前最后一周,大概想在这最后些时间留点印记,毕竟现在时间观念不强,说不定明天过后一晃就发现是除夕了,差了一天,老天还是没有慷慨的把周日留给年初一,一直珍惜的年初一,今年应该会狠心地把我丢弃了吧,留恋那年全家一起去的梅花山动物园,后悔那年没有一起去的土楼,那些不懂事的年华我居然没有任性的天真几次,现在已经再也补不回来了,终于还是长大了,知道过年不再乐趣多多了,不想接受的岁月变迁也终于要接受了,或许有那么一种人,在朋友身边是太阳,不在的时候是月亮,这种人在朋友身边的时候阳关普照,所以他自己也很开心,不在的时候独自夜空悬挂,很长一段时间他是孤独的,但有一天找到他的那颗星做伴时,他就会长久的幸福快乐了,虽然这种朋友是我想象出来的,但我很想成为这样的人,而且可喜的是我拥有个这种朋友,现在这个朋友非常幸福快乐,在此祝福她,也希望她有一天让她的那颗星出来请我们这些好姐妹吃饭见面下,要让我们知道有多幸福好让我们放心,新的一年即将来临,听说龙年对我们来说有两种情况,运气好的会很好,运气差的会很差,不知道说的对否,但还是愿大家都能快快乐乐的过个龙年,属于我们的本命年。。。
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 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、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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