Shell脚本

shell脚本执行方式
  1. ./xxx.sh 来执行,需要添加可执行权限
    启动一个新的shell执行脚本,在执行时,当前工作目录不会变化,脚本完成后立即回到主shell。
    如当前系统变量PATH没有包含脚本目录,则需要./test_script
  2. sh xxx.sh 来执行,不需要可执行权限
    启动了新的shell,执行完成后立刻回到主shell,并且不需要对脚本权限进行修改
  3. source xxx.sh或者. xxx.sh
    启动了新的shell,执行完成后立刻回到主shell,并且不需要对脚本权限进行修改
重定向
  1. 标准输入 (stdin) :代码为 0 ,使用 < 或 << ; /dev/stdin -> /proc/self/fd/0 0代表:/dev/stdin
  2. 标准输出 (stdout):代码为 1 ,使用 > 或 >> ; /dev/stdout -> /proc/self/fd/1 1代表:/dev/stdout
  3. 标准错误输出(stderr):代码为 2 ,使用 2> 或 2>> ; /dev/stderr -> /proc/self/fd/2 2代表:/dev/stderr

OR > 输出重定向
< OR <<输入重定向

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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