2 our first React Component

本文介绍了一个使用React创建的简单组件示例,展示了如何定义组件、设置默认属性及使用布尔值作为props传递等内容。通过这个例子,读者可以了解React组件的基本结构和渲染方式。

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 </head>
 <body>
        <div id="area" ></div>
        <script type="text/babel">
            var HelloWorld = React.createClass({
                    propTypes:{
                        name: React.PropTypes.string.isRequired
                    },
                getDefaultProps: function(){
                    return{
                        name:'scott'
                    }
                },
                render:function(){
                    return(
                        <h1> hello {this.props.name}</h1>
                    )
                }
            });
            ReactDOM.render(
                <HelloWorld  name={true} />,
                document.getElementById('area'),
            );

        </script>

 </body>

`

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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