半年简单总结

一转眼到这里也半年多了。

得:
    )跟随一个固执的老大实践了一些软件工程的过程。老大比较固执也是一个好事情,比较坚持原则。
    )学会了怎样使用状态机来帮助实现处理复杂事务。
    )这里的管理还是比较严格的,所有的过程都有标准需要遵循,因此在编码方面也养成了好的习惯,至少从编码风格和标准上是这样的。
    )学会了简单使用ClearCase,对于版本管理又有了一些新的认识。
    )在项目管理上也有一些体会。
    )英语水平有所提高,至少有学习的动力。

失:
    )老大在时间上控制的有问题。这次软件工程的时间过程不是很完整的。
    )自己过来以后,投入的不够,导致工作成果跟优秀者相比,还有所差距。
    )以前的知识储备,没有用武之地。

比较:
    )外语不够好。妨碍自己的进步。
    )对软件 设计/开发 过程/方法,没有很好的经验。

其他:
    )跟着高手混。
    )不要受别人的影响,坚持走自己认为正确的路。 

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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