week 3th、run and write CLI case in CAFE with Simulator

本文档概述了针对INNI及818G特性的CLI自动化测试案例编写工作,并探讨了如何通过研究Netconf协议来制定相应的测试策略。文中提到了使用Robot Framework进行功能自动化测试及其在验收测试中的应用,并简要介绍了凯易讯公司自主开发的自动化框架环境cafe。

1.     Write CLI automation test cases for INNI feature (Jessica supports to identify the test cases)

2.    Write CLI automation test cases for 818G feature (Bright supports to identify the test cases)

3.    Study Netconf  protocol and how to test it in Simulator


Robot Framework 是一款功能自动化测试框架,具有良好的可扩展性,支持关键字驱动,可以同时测试多种类型的客户端或者接口,可以进行分布式测试执行。

主要用于验收测试和验收测试驱动开发。

cafe 是凯易讯公司自主开发的一款自动化框架环境。cafe定义了一组规则/标准/协议,来协助工程师为凯易讯的产品开发、执行和验收 测试用例。

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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