数学之美



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    Google黑板报中陆陆续续刊登过Google 科学家吴军写的《数学之美》系列文章,读了其中几篇后非常受用。值此Google撤出中国大陆之际,原本Google黑板报中该系列的美文均不可再访问。故逐一转帖,以备不时之需。

 

 

数学之美 一 统计语言模型
数学之美 二 谈谈中文分词
数学之美 三 隐含马尔可夫模型在语言处理中的应用
数学之美 四 怎样度量信息?
数学之美 五 简单之美:布尔代数和搜索引擎的索引

 

数学之美 六 图论和网络爬虫 (Web Crawlers)
数学之美 七 信息论在信息处理中的应用
数学之美 八 贾里尼克的故事和现代语言处理
数学之美 九 如何确定网页和查询的相关性
数学之美 十 有限状态机和地址识别

 

数学之美 十一 Google 阿卡 47 的制造者阿米特.辛格博士
数学之美 十二 余弦定理和新闻的分类
数学之美 十三 信息指纹及其应用
数学之美 十四 谈谈数学模型的重要性
数学之美 十五 繁与简 自然语言处理的几位精英

 

数学之美 十六 不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里 最大熵模型
数学之美 十七 闪光的不一定是金子 谈谈搜索引擎作弊问题(Search Engine Anti-SPAM)
数学之美 十八 矩阵运算和文本处理中的分类问题
数学之美 十九 马尔可夫链的扩展 贝叶斯网络 (Bayesian Networks)
数学之美 二十 自然语言处理的教父 马库斯


数学之美 二十一 布隆过滤器(Bloom Filter)
数学之美 二十二 由电视剧《暗算》所想到的 — 谈谈密码学的数学原理
数学之美 二十三 输入一个汉字需要敲多少个键 — 谈谈香农第一定律
数学之美 二十四 从全球导航到输入法——谈谈动态规划

 

来源:Google 黑板报

作者:吴军

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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