又未能如期下班,工作截止时间:凌晨1:30

原本计划六点下班回家做饭,却因临时的工作安排不得不参与需求评审和技术讨论直至深夜。尽管疲惫,但与同事共同解决了复杂的技术难题,令人感到一丝兴奋。

本想可以6点下班回家煮饭吃,结果。。。


17:30-20:00 平台需求评审
20:00-21:00 湘厨,晚饭
21:00-1:30 平台设计评审
1:30-1:50 楼下便利店的维他奶一盒+皇后饼屋的巧克力面包一个


呼~ 累,可是这个点了又还是睡不着。跟同事讨论清楚了一个很关键、也很复杂的特性的实现方案,虽然过会儿天亮了还要跟平台的核心开发人员再确认一下。还是有点兴奋。


冷。

 

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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