彷徨..

这段时间自己仿佛走到了黑漆漆的洞里,彷徨不知所措。工作在别人眼里看来已经有很好的offer选择了,但是自己还没下定决心,在户口与不知是否是真的兴趣的公司之间徘徊,但愿本周能做出抉择。老师每天催着论文,丝毫没有动力去写,上周只拿了一个小时时间胡乱改改,老师竟然还说不错,结果是让我把一篇改成两篇。本来打算这周把这些乱七八糟的事弄完呢,谁知自己脑子里又冒出更多乱七八糟的想法。

研究生还有半年就毕业了,跟老板的斗争也将快要结束,不知哪根筋有问题了,竟然想着要在毕业之后给老师提点关于实验室管理的意见(到时候应该会写成建议,以免伤了他老人家脸皮挺厚的自尊)。跟实验室的说这件事,他们的意见是老板已经病入膏肓的地步,但这对来说还是要做,就算是最后留给他最后的记忆吧。

发完牢骚还是要改文章,但愿年前能投出去,虽然对我来说没有任何意义。

以后尝试着去写些文字,不能只能跟人面对面的时候瞎扯。 

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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