汇编学习 1

TITLE Add and Subtract        //TITLE 为伪指令标为注释,该行可放任何东西

; This program add ands subtracts 32-bit integers.   //分号后的内容编译器忽视

INCLUDE Irvine32.inc    //INCLUDE 伪指令拷贝必要的定义和设置

.code        //。code 伪指令表示代码开始

 main PROC  // proce 伪指令表示子程序开始,我们为子程序命名为main

    mov eax,10000h     ;EAX =10000h    //mov 将10000h 送(拷贝)到eax 寄存器

    add eax,40000h      ; EAX= 50000h

   sub  eax,20000h      ; EAX=30000h

  call DumpRegs          ; display registers // call 调用一个显示cpu寄存器值的子程序

  exit

main ENDP 

END main   // end 是汇编源程序的最后一行,编译器忽掉后面所有内容,标识是程序起动过程的名字

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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