June.5th.08 neway记

一位广雅学生分享了自己与朋友们的趣事,包括放学后的聚会、唱歌等轻松愉快的活动,展现了学生们在繁重学业之余的欢乐时光。

广雅就是好,今天下午开始,连放8天半的假~~然后补两天课就去学农了.

..广雅什么都不多,就是作业最多~20+张卷加几本练习册.(..我做到一半已经偷笑了-.-)

 

今天中午一放学,跟沈朱腥y四位疯癫人物去后街吃完拉面后就拖着鱼腥跟她的几袋行李风风火火地走难回家了.(好长的句子-.-)

各自回家放低野后..就在一片傻笑中赶去康王neway,(我们和沈她们兵分两路哦)

哇哈哈哈哈哈

好好玩好开心

唐艳群式<热情的沙漠>,捞头版yy-.-猥琐版青峯-.-(噢沈沈好好收拾你的爱人啦-.-哈哈哈哈哈)

鱼腥的"好野好野好野"(真的好傻b-.-哈哈哈腥你很可爱的)..还有那呕心版纤夫的爱-.-还有劲歌热舞~~-.-~~

哈哈哈哈哈哈~~

尽兴的说.

还有那个让我一靠就很想睡觉的"肉感"的物体-.-其实我今天很累,靠着特别舒服,特别想合上眼,哈哈哈

谢谢你们.

你,你,你,你,

你,

还有唐艳群~~~

哈哈哈哈哈哈哈哈

 

 

(我哈全文了-.-耶,我继续兴奋)

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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