MVC3 IIS7部署

环境

系统:Win7

IIS:IIS7

开发工具:VS2010

MVC版本:ASP.NET MVC 3.0

注意

1.在部署MVC应用之前,一定要确保你的程序BIN文件夹下面是否包含 System.Web.Mvc.dll(非常重要)

a.如果没有, 请在你的MVC项目中,打开引用列表

b.鼠标右键点击System.Web.Mvc,选择“属性”,将“复制本地”设为True (默认为False)

c.然后生成一下项目,System.Web.Mvc.dll就会出现在BIN文件夹下了

2.IIS应用程序池的.NET Framework版本设置为:.NET Framework4.0

3.检查站点的处理程序映射是否存在:

ExtensionlessUrlHandler-Integrated-4.0

ExtensionlessUrlHandler-ISAPI-4.0_32bit

ExtensionlessUrlHandler-ISAPI-4.0_64bit

如果缺少请在命令行中运行:

C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v4.0.30319\aspnet_regiis.exe -i
 
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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