周工作报

周工作总结及计划表

部    门

理工大学

姓    名

蒋勇兵

入 职 时 间

1.24 

本周已完成工作内容及总结

1.完成老师布置的课程设计,并且最后小组交换讨论了各自小组的课程设计完成的情况。

2.讨论结束后有些程序上的漏洞我们也积极改正了,通过课程设计,我已经完全理解文件方面的操作,以前对链表存入文件有点不是很理解,通过课程设计也已经完全懂了。

3.自学了一些基本的Java知识。其途径就是看书,看下载的教学视频等等,已经自学到对话框这方面的知识了。

本周未完成工作及其原因

有一些需要今天想好的算法并没有看完和理解完整,因为小小偷懒了一下,明天一定完成,不完成誓不为人!

下周工作计划及其他说明

1.首先的任务就是完成老师的布置的关于锻炼程序思维的各种算法,今天看了一点点,感觉很难,我也知道未来四天是非常艰难的,但我一定要完成老师布置的任务,理解好这些算法的精髓,并且提高自己的编程能力

2.算法的学习结束后就是进入更加艰难的Java全面自学了,因为老师要求我们一个星期自学完Java的大部分内容,所以我决定我通过这一个星期完成Java的语法规则的自学。因为为什么别人需要学习一个学期的课而我们却只给一个星期自学,就是因为一学期学的话不仅仅是语法的学习,学习的过程中一直参加了锻炼编程能力的培训,我们这一个星期只需要完全理解Java的语法就行,虽然困难,但是这是我们必须面对的,我也相信我能克服。

周工作计划表所属日期:2015-1-24到2015-2-1

 

 

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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