image

<img src="" alt="">alt用于占位。图片未下载完时,显示文本用
[b]trick[/b]
<a><img></a>时,会有border。img{border:0}
[b]width 和height[/b]
应该指定,浏览器在渲染时,会根据这两个值计算图片的高度和宽度。可在css,或直接在页面上指明。
[b]backgroud image[/b]
元素的背景。
background-attachment:用于指明图片是否滚动或固定.fixed,scroll
background-repeat:水平或垂直方向重复。repeat-x repeat-y
background-position:默认从左上角(top left)开始。这里可以指明
[b]缩写[/b]
background-color,backgorund-image,b-repeat,b-attachment,b-position
[b]css 圆角[/b]
[b]用图片代替文字[/b]
主要用于标题。用设计好的图片代替文字。
方法一:<h1><span>标题</span></h1> span的css为span{display:block;height:0;overflow:hidden}
方法二:不用span,用文本缩进
<h1>标题</h1> h1{width,height,background-image,font-size:1px;text-indent:-999em;}缺点:图片未下载时,没有文字内容
方法三:<h1><span></span>sdfsf<h1>
h1{
position:realtive;
width:500px;
height:200px;
font-size:50px;
}
span{
position:absolute;
top:0;
width:500px;
height:200px;
background-image:url
}
缺点:图片必须不透明,字体大小必须小于图片
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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