AIX学员心声

本文分享了一次AIX系统的培训体验,从组织安排、教学环境和师资力量三个方面进行了详细介绍。组织方提供了良好的服务,包括及时的沟通和详细的资料;教学环境配备了必要的设施,如投影设备和联网电脑;教师授课专业,注重原理讲解并引导学生思考。
这次AIX培训整体感觉很好,主要体现在以下几个方面
1.组织上,报名后通过电话联系确认,又通过邮件确认,后来还发了邮件和短信告知具体的上课时间和地址等信息,另外把本次培训的时间选择在周末,避免了与学习和工作的时间冲突,大大方便了学员的参与,考虑的很周到。同时还提供了一本纸质教材,这样可以在课前预习,课中学习,课后练习和复习很人性化,什么是以人为本?这就是!
2.环境上,有投影,有可以联网的电脑,不必自带电脑,教室不是很大,座位离投影的距离都可以看的很清楚,有安装好的AIX Server,并预建好了练习用账号等,登陆后可以用来练习,非常方便。
3.师资上,看起来老师授课经验丰富,对每个命令及参数都解释的很详细,还解释一些原理及原因,能够引导去思考。
总之,这是一次非常不错的体验,非常感谢你们的付出,希望能有更多的此类培训。

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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