空白处发现论文课题

        空白处是一个尚未涉及的问题,也是改革中出现的各种新问题;对于新产品和新工艺的应用等主题,很少提及或根本没有提及,这些主题具有广泛的研究空间和创造性空间。具有较高学术价值的研究生可以通过运用联想推理、演绎、根据对整体研究情况的认识作出判断等思维方式,实现客观事物的主观认识。当然,他们也可以突出研究的不足和现实生活中被忽视的薄弱环节,来研究和提出新颖的观点。确保研究结果具有高度的适用性和有效性。例如,美国大学研究生论文选题主要是从企业的管理和生产问题出发提出的,很难从书中找到全部答案,以新的观点,论文有灵魂。

        空缺处是这方面的一个研究课题,但仍有讨论的馀地;或者不同意以前的观点,或者采取与以前的主题不同的方法,选择一个新的角度来解释问题;或者纠正搜索方法的错误或缺陷,可以从以下几个方面讨论主题:结果是否不完整、深入和不适当?在某一领域仍需解决哪些问题?在已解决的问题中,哪些需要补充或纠正?当前理论争议的主题是什么?辩论的重点在哪里?有什么代表意见?占主导地位的观点有哪些缺点相反的观点有什么优点这类课题是对前人成就的发展研究。例如,对时间和空间的现代理解是前人成就的一个成功例子。本文研究牛顿·爱因斯坦和马克思主义的时间和空间观,将现代的时间和宇宙观引入哲学,认为时间和空间取决于物质分布和运动状态,即事物的范围和连续性的尺度。时空的基本属性是,它是一种单一的非线性四维连续税,有机地结合在一起,客观地相互制约,是时空前人理论成就的继承和创新。选择合适的论文查重系统Papertime也很重要。

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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