18、简化命令行应用与命令套件的替代方案

简化命令行应用与命令套件的替代方案

1. 简单命令行应用的替代方案

在处理简单命令行应用时, OptionParser 功能强大,但有时会显得过于冗长。为了简化操作,有几个库可供选择。

1.1 trollop
  • 特点 :旨在用最少的代码解析命令行选项,不使用 OptionParser 内部机制,仅支持其部分功能。
  • 操作模式
    • 简单模式:调用 Trollop::options 并传入一个块,该块定义用户界面并返回用户在命令行提供的选项哈希。
    • 两步模式:先通过 Trollop::Parser.new 传入块声明用户界面,返回解析器对象;再调用 parse 方法解析命令行,返回命令行选项哈希。
  • 代码示例
parser = Trollop::Parser.new do
  # declare UI...
end
options = Trollop::with_standard_exception_handling(parser) do
  o = parser.parse(ARGV)
  defaults.each do |key,val|
    o[key] = val if o
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,注重理论分析仿真验证相结合。
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