破而后立

      近期课程接近尾声,自己重新开始思考项目,从学习redis开始。然而效率低下,两周时间只读了redis入门指南。究其原因,一是近期工作琐事增多;二是个人时间管理能力太差;三是缺乏自制力,或者说是缺乏自我约束意识。因为效率低下,内心又急于达成目标,因此睡眠质量下降,又导致了各种问题,譬如动力不足,白天状态差等。

    现制定约束条款如下:

    1.早起,吃早餐,不迟到;

    2.上班时间不看社交网站,不浏览休闲娱乐网页,工作完成就思考项目;

    3.严格遵守上下班时间;

    4.晚间半小时塑形锻炼;

    5.十一点准时睡觉;

    6.做好工作笔记;

    7.每天更新项目进度,开发日志;

    8.其他活动诸如 做饭,洗衣,玩游戏,时间自行安排。


    破而后立。

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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