俘虏和马

俘虏和马--
  一个骑兵在作战中不幸被俘。
  “我们会杀掉所有 的俘虏。”敌军首领对他说,“不过由于你在战斗中表现英勇,令人佩服, 我可以三天后再杀你,在此之前满足你  三个 要求。现在,你可以提第一个求了。”

  骑兵想也没想,说:“我 想对我的马说句话。”首领答应了。于是骑兵走过去,对他的马耳语了一句。那马听了后,长啸一声,疾弛而去。 黄昏时分,马回来了,背上驮着一个漂亮女 郎。当天晚上,骑兵便与女郎共度春宵。 首领啧啧称奇:“真是一 匹神奇的宝马!”他说,“不过,我还是要杀你。你的第二个要求是什么?”

  骑兵再次 要求和马说句话。首领答应了,于是骑兵再次跟马耳语了一句,那马又长啸一声, 疾弛而去。黄昏时分,马又回来了,这次背 上的女郎,比上次那个更加性感动人。当天晚上,骑兵与这位女郎又度过了欢乐的 一晚。

  首领大为叹服:“你和你的马都令人大开眼界,不过明天我还是要杀你,现在你提你 最 后一个要求吧。”骑兵想 了一下,说:“我想和我的马单独谈谈。” 首领觉得很奇怪,不过还是点头应允,带着 随从离开了,帐篷里只剩下骑兵和他的 宝马。骑兵死死地盯着他的马,突然揪住它 的双耳,气冲冲地说:“我再说一遍,带一个旅的人来,不是带一个女人来!”

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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稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,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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