4、Expect与Tcl:功能、获取及使用指南

Expect与Tcl:功能、获取及使用指南

一、Expect简介与示例

Expect的安装十分便捷,无需特殊权限,也不必安装在特定位置,甚至能在自己的目录下试用。它附带了许多实用示例,部分示例本身就是有用的工具,不少还有自己的手册页,可随Expect一同安装。若示例未安装,可在Expect发行版的示例目录中找到,可向本地系统管理员询问发行版的位置。

以下是部分示例:
| 示例名称 | 功能描述 |
| ---- | ---- |
| chess.exp | 与其他程序进行一局国际象棋游戏 |
| dislocate | 允许断开和重新连接后台进程 |
| dvorak | 模拟Dvorak键盘 |
| ftp - rfc | 通过匿名ftp从互联网检索RFC文档 |
| kibitz | 允许多人同时控制一个程序,用于远程协助、小组编辑等 |
| lpunlock | 解锁等待锁定的打印机 |
| mkpasswd | 生成一个好的随机密码,并可选择运行passwd命令 |
| passmass | 同时在多台机器上设置密码 |
| rftp | 允许在ftp中递归获取、上传和列出文件 |
| rlogin - cwd | 以相同的当前工作目录进行rlogin登录 |
| rogue.exp | 找到一个好的rogue游戏 |
| timed - read | 限制从shell读取的时间 |
| timed - run | 限制程序运行的时间 |
| tkpasswd | 在图形用户界面中更改密码 |
| tknewsbiff |

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值