开博

作者回顾过去十年的生活与职业经历,感叹时光飞逝和个人角色的变化,反思自身在技术领域的积累不足,并表达了对未来投身技术行业的决心。

        第一次知道博客的时候应该还是在我大学二年级,2003年,相当遥远。那时这个东西还是新鲜事物,可惜我只看过别人写的博客自己却没有写过,悲哀。

        现在想想,已经过去了10年,好快的10年啊,从一个青葱少年,转眼成了大叔,小侄女都快一岁了。我这十年间几乎没有任何技术积累,混迹于学堂,然后部队,然后就是混杂的电信行业,而且一直是个小虾米,完全没有变成大虾,究其原因就是没有积累,吃了多少就拉了多少,没有留下一点有用的营养。所以准备从此积累,但愿不会太晚。

       时代变迁,目前的潮流好像已经发展到了云时代,云盘的时代,而我老了,竟然没有跟上。

       真的老了,看着公司的新人的朝气,锐气,勇往直前的勇气,发现自己已经没有了。我希望它们还能回到我的身上伴我在这纷杂的电信行业中搏杀。

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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