心情杂记[2005年10月11日]

突然有点冲动,想写点什么。。。

最近学习有点累,感觉好孤独。身边有些研友的决定有了些动摇,或多或少地给我带来了些影响,看书的时候心静不来,浮躁。

想想一路走来也真的是不容易,考研的路上真的太单调、太乏味了。今天上午都没有看什么书,坐在寝室里泡网,看了很多网友的考研体验,呵,现在想想我比他们真的还有一段的差距。感受着他们坚定不移的信心,那份自信,那份坚强,唉,相形之下,自惭形秽。

“我切实感受到自己一直固守的一丝信念,正在消失殆尽。就像汪洋中的一小片冰山的溶化”,此话说的就是此刻的我。很多时候很盲然,当日的激情、当时的信念,现在正在随着时间的冲刷而慢慢消退。

人的思想真的是个很奇怪的东西,为什么总是不能得到很好的控制?经常会不自主的想起某些往事,虽然很不情愿,但却不时的冲上心头。我想,还是有些东西我没有放下。。。。。。

该静下心来对自己作一个小的总结了,既是总概过去,也是策划未来。路就在自己的脚下,关键看有没有选择正确的方向,有没有迈出成功的第一步,然后沿着这条路坚定不移地走下去。

想着自己的理想,想着父母的期望,想着大家的鼓舞,心中总是热腾腾的。这种感觉对一个人来说是无比珍贵的,我想我是该起航了,是时候了!网友们讲得很好,考研之路是十分枯燥的,要能经受得起考验,经受得起磨练,雨过之后就是灿烂的阳光,不经历风雨,怎么见彩虹?

有些东西必须放下,过去了的就让它走吧,为何那么执着于此,现在应该为自己的目标而奋斗,而不是将时间浪费于此。徐教授讲得很不错,心态决定一切,有多宽广的心胸,就能成就多大的事业。我不能再陷于迷茫的深渊了,现在看清了就应很好的走出来。

很谢谢网友们的帮助,我想我会很快好起来的,2006没有失败!

 

 

 

20051011日星期二

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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