tset

 

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。
### TSet 的特性 - **存储唯一元素**:TSet 通常用于在排序不重要的情况下存储唯一元素。默认情况下,TSet 不支持重复的键,但可以使用模板参数激活此行为[^1]。 - **快速操作**:TSet 可以非常快速地添加、查找和删除元素,时间复杂度为恒定时间[^1][2]。 - **使用元素本身作为键**:TSet 是通过对元素求值的可覆盖函数,使用数据值本身作为键,而不是将数据值与独立的键相关联,这与 TMap 和 TMultiMap 有所不同[^1][2]。 - **值类型**:TSet 是值类型,支持常规复制、赋值和析构函数操作,以及其元素较强的所有权。TSet 被销毁时,其元素也将被销毁。键类型也必须是值类型。TSet 会直接使用运算符 `==` 比较元素,使用 `GetTypeHash` 对其进行散列,然后使用标准的堆分配器[^1]。 - **可排序**:TSet 可以排序。排序后,迭代集合会以排序的顺序显示元素,但下次修改集合时,排序可能会发生变化。由于排序不稳定,可能按任何顺序显示集合中支持重复键的等效元素[^3]。 ### TSet 的使用方法 #### 声明和初始化 ```cpp #include "Containers/Set.h" // 声明一个 TSet TSet<FString> FruitSet; // 尚未分配内存 ``` #### 添加元素 ```cpp FruitSet.Add(TEXT("Apple")); FruitSet.Add(TEXT("Banana")); ``` #### 查找元素 ```cpp bool bHasApple = FruitSet.Contains(TEXT("Apple")); ``` #### 删除元素 ```cpp FruitSet.Remove(TEXT("Apple")); ``` #### 排序 ```cpp // 按字母逆序排序 FruitSet.Sort([](const FString& A, const FString& B) { return A > B; }); // 按字符串长度从小到大排序 FruitSet.Sort([](const FString& A, const FString& B) { return A.Len() < B.Len(); }); ``` #### 复制和赋值 ```cpp TSet<FString> NewSet = FruitSet; NewSet.Add(TEXT("Cherry")); ```
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