要得就是华丽

      秋天已经来临了。
  以前我只会想到枯黄的落叶,大雁飞过,却从来没有想到过和丰收、甜静有关的东西,可这个秋天,却让我很是惊喜。  我看到了金黄的银杏叶,在阳光下灿烂的闪着透明的光亮,料理鼠王中的那只小老鼠,背着古斯特菜谱逃命,起早在做着煎蛋,又跳到勺里爬到汤锅边,撒着各式的调 料,用它细细的手,辛苦跑上十来趟以达到汤里需要的适合的量。。
      虽然只是一个小小的老鼠,却一直在追逐古斯特的梦想。。。
  还遇到了我小学中学同学在不同时间段的同学。。
  天地如此之大,却又如此之小。。
  还有拉着激扬小提琴的女孩组合,飘过“屋顶”的歌声,还有,月亮代表我的心。
  在这我从未出现过的喧闹环境中,看着周围欢乐的人群,又看了看面前的玻璃杯,想起了降落时黑暗中成都平原上的那些点点灯光,相隔如此之近,却又距离如此之远
  华丽?这一切都是华丽的,只是却不属于我.
  当我再次来到熟悉的老地方,坐在台阶上,看着远处的树木和渐渐模糊的草地,我终于把此前想了无数次的愿望彻底想明白了。
  我定要华丽的冒险
  我定要实现我的愿望
  想起了一句话:“不是华丽的生就是华丽的死”。 
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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