8、系统设置与管理全解析

系统设置与管理全解析

1. 更多偏好设置

点击“More Preferences”图标会弹出一个包含多个子选项的对话框,以下是各子选项的详细介绍:
- CD Database :当在计算机上播放音频 CD 时,此选项可让我们指定一个 CD 数据库服务器,用于检索 CD 和曲目信息。
- Panel :用于配置桌面面板的行为。你可以选择禁用桌面面板的动画效果,或者更改其动画速度。
- Sessions :允许配置 GNOME 桌面在连续登录会话之间的状态维护行为。当你注销时,GNOME 桌面可以保存打开的应用程序及其当前设置。下次登录时,这些应用程序将以保存的设置重新启动。不过,此保存设置功能仅适用于与 GNOME 桌面环境兼容的应用程序。
- Mouse :可控制桌面中鼠标的行为。你可以更改鼠标指针,控制其速度和双击延迟,甚至可以将其设置为供左撇子使用,此时左右按钮的功能会互换。
- Network Proxy :对于 HTTP 客户端,此选项允许指定 HTTP 代理的详细信息,并(可选)提供使用该代理服务器的身份验证信息。
- Password :当前用户可通过此选项更改登录密码。你也可以在终端使用 passwd 程序执行此操作。
- Preferred applications :允许选择用于打开网页和文本文档的首选应用程序。还可以指定默认的终端模拟器应用

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,注重理论分析仿真验证相结合。
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