愤懑

博主工作三个月,临近过年却可能没有年终奖,免费加班做事还因非自身问题被扣钱,三个月工资都未拿满,季度奖也可能受影响。工作技术含量低,转正不加薪就没意义,打算回家过轻松年。

已经搞了三个月了,马上就要过年可是却连年终奖怕都没有了,还有比这更郁闷的事情吗?

免费加班做了事不说,出了问题(也不是我的问题)竟然还要扣钱。

回想起来,三个月没有一个月拿过满的工资,估计这日后的什么季度奖什么的也是大打折扣的。

签三年吗?

老总自己也说了是高中生就能做的事情,那我读个大学有莫用的?

真是烦人啊!好歹也搞了一年的技术,如今沦为输数字的工人,不如不工作算了。

就是这钱,非要赚,浪费时间,一直就这么耗下去。

愤懑~

马上又要发工资了,不知道会不会又扣,扣多少,转正要是不加点米,那真是没撒搞头。

就当出了三个月的体力算了。回家过个轻松年,免得还要加班什么的。

一个字:烦!

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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