18、命令行选项与类型化变量全解析

命令行选项与类型化变量全解析

1. 命令行选项处理基础

在处理命令行选项时,我们最初可能会想到类似下面这样的代码:

if [ $1 = -o ]; then
    code that processes the -o option
    1=$2
    2=$3
fi
normal processing of $1 and $2...

但这段代码存在诸多问题。首先,像 1=$2 这样的赋值是非法的,因为位置参数是只读的。即便合法,这种代码也会对脚本能处理的参数数量加以限制,这非常不明智。而且,如果命令有多个可能的选项,处理这些选项的代码很快就会变得混乱不堪。

幸运的是,shell 提供了 shift 命令来解决这个问题。 shift 命令的作用是将参数依次左移,例如 shift 3 会使 $1 变为原来的 $4 $2 变为原来的 $5 ,依此类推。以下是使用 shift 处理单个选项 -o 和任意数量参数的代码:

if [ $1 = -o ]; then
    process the -o option
    shift
fi
normal processing of arguments...
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,注重理论分析仿真验证相结合。
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