文章发布声明

用优快云这个编辑器排版真的是费时又费力,这个编辑器很弱,代码高亮显示插件也有问题(会乱码);

相对而言,ChinaUnix博客的编辑器好用多了,可以直接将word文档的内容直接Copy到编辑器中而保持格式基本不变。但是想来CU人气不高,而且网速比较慢。

写博文是体力活儿,我的本意只是想分享一些知识,我从互联网上学东西,“有借有还”,也得回报一下大家!

今后我发表一些文章,都以pdf或doc的方式上传到百度文库中,免去我在博客编辑器上排版的痛苦,也便于大家浏览原文。

我的百度文档地址:http://passport.baidu.com/?business&aid=6&un=zollty#7

另外公布我的CU和博客园地址:

ChinaUnix:http://zollty.blog.chinaunix.net/

博客园:http://www.cnblogs.com/zollty

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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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