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2015华东理工大学英语春季网上作业1

题号:1??题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答案)??本题分数:5内容:I’m used to ______ early in winter morning.A、get upB、getting upC、gotten upD、 be getting up标准答案:B学员答案:B本题得分:5

题号:2??题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答案)??本题分数:5内容:All buses ______ because of the heavy snow, they had to to there on foot.A、had been canceledB、having been canceledC、were canceledD、having canceled 标准答案:B学员答案:B本题得分:5

题号:3??题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答案)??本题分数:5内容:Don’t be too strict ______ him. After all he is still a child.A、withB、toC、forD、around标准答案:A学员答案:A本题得分:5

题号:4??题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答案)??本题分数:5内容:It occurred ____ me that we had met at college.A、forB、towardC、toD、with标准答案:C学员答案:C本题得分:5

题号:5??题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答案)??本题分数:5内容:Soon after an event takes place, newspapers are on the streets ______ details.A、to giveB、givingC、givenD、gives标准答案:B学员答案:B本题得分:5

题号:6??题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答案)??本题分数:5内容:He was suspected ________ dishonesty in the deal.A、aboutB、ofC、toD、with标准答案:B学员答案:B本题得分:5

题号:7??题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答案)??本题分数:5内容:We had a very difficult time ______ some of the problemsA、discussingB、to discussC、to knowD、known标准答案:A学员答案:A本题得分:5

题号:8??题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答案)??本题分数:5内容:She was ______ to see the beautiful ______ sun on Mountain Tai.A、amazing、 risenB、amazing、 risingC、amazed、 risingD、amazed、 risen标准答案:C学员答案:C本题得分:5

题号:9??题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答案)??本题分数:5内容:She must learn to adjust herself ____ campus life.A、withB、forC、toD、Into标准答案:C学员答案:C本题得分:5

题号:10??题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答案)??本题分数:5内容:When he caught sight of the scene, he was overcome ____ despair.A、fromB、withC、outD、for标准答案:B学员答案:B本题得分:5

题号:11??题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答案)??本题分数:5内容:Two days later I received a letter ______ me the job. At that time I was too ______ to say a word.A、offered、 excitedB、offering、excitingC、offer、 excitedD、offering、 excited 标准答案:D学员答案:D本题得分:5

题号:12??题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答案)??本题分数:5内容:I can’t imagine ______ alone on a desert island.A

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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