由悲转喜的一天

早上7:15,手机的闹钟准时响了,我随手开了手机,并关了闹钟,我想再睡多5分钟,因为跟张泳约好8:00在饭堂门口等,之后出外面玩。哪知道我一觉醒了,已是8:05,MY  GOD !!!!I WAS LATE !!!!I WAS VERY HURRIED.我3下5除2 地洗刷完毕。我call她,她一接电话就问我昨天几点睡,我就实说了,我说1点。她听后立马挂机并关机了。她认为我睡得太多了,而且作风不严谨。她挂机后,我以飞的速度骑着自行车去饭堂,希望能早点赶到。在意料之中,她没有等我。我只好到处找她,去了她宿舍2次,找了几栋教学楼,也没有找到(已经9:30),我之后只好找到杨梅,她带着我回了她宿舍,原来她在宿舍睡觉了。。哈哈。。还好,我叫她不要生气了,没有想到她一下子不生气了,之后我们就出城了。先去状元坊照了贴纸相,然后去市一宫看了一部电影---童梦奇缘。
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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