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移动光标

0行开头
44l行后部
^行开头
$行后部
5j5行下
5k5行上
:5第5行
gg第一行
G最后一行
w下个单词
b上个单词
%匹配括号
*上一个匹配
#下一个匹配

文本编辑

i前插
I行首插
a后插
A行尾插
o下行插
O上行插
x删除字符
s删除字符并插入

大草原【DCY】:D删,C删并插,Y复制

唯一的不同是,Y会复制整行而不是后半

dd删除整行
dw删除单词
d11l删除后面11个字符
d5j删除下面5行
D删除光标后的半行
d0删除光标前的半行

存取&复用:有黄色背景的是按下ctrl键;

【】代表任意一个命令键

『代表任意一个字符

.重复
u撤销
r恢复
:x保存并退出
:q!只退出
:w只保存
8【】重复【】8次
f『到下一个为『的字符处

百搭符

t直到,to
i之间,in
a包括,all

』代表 ’ “  ) ] } 

大型命令组合

组合技作用举例
【】t  『【执行某操作】 直到  某字符d t  
【】 i  』【执行某操作】 在 某符号 范围内 v  i  
【】 【执行某操作】 秧及  某范围v   )  

可视

v散选
V段选
v块选

ctrl模式

p自动补全
n自动补全
 

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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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