2、从动态规划到编程科学及自适应系统研究进展

从动态规划到编程科学及自适应系统研究进展

一、Stefania Gnesi的早期研究贡献

1978年6月,Stefania Gnesi以优异的成绩从比萨大学信息科学专业毕业。当时,Ugo Montanari刚从IEI - CNR研究所转到比萨大学信息科学系,教授理论计算机科学课程。当Stefania请求做论文时,Ugo Montanari建议她关注代数、代数同态和初始代数领域。

Stefania的论文(与她的丈夫Alfonso Catalano合作)以动态规划的函数方程(代数B)为案例研究,通过在图(代数A)中寻找最短路径(树)来解决这些方程。该研究利用了ADJ在《初始代数语义和连续代数》中的结果,证明了两种观点的对应关系,使得可以利用图的有用结构特性,而这些特性在方程中并不明显。这一贡献得到了学界的高度认可,产生了两篇重要出版物:一篇发表于1978年Bad Honnef的研讨会,该研讨会后来发展成了图变换国际会议;另一篇发表于1981年的《ACM期刊》。

二、Ada语言形式定义与PFI项目

20世纪70年代,美国国防部支持一系列定义和实现终极编程语言的计划,以取代不可靠的现有语言。最终选定了Jean Ichbiah设计的Green提案,并命名为Ada语言。欧盟则专注于Ada的形式定义和编程环境两个方面。

在Ada形式定义的执行环境方面,Alessandro Fantechi、Stefania Gnesi等人基于逻辑编程方法开展工作,将形式定义转化为可执行的逻辑程序,并探索了元编程和部分求值等新技术以提高系统的模块化和效率。相关成果在1987年的ESEC会议上展示,并发表在ACM SIG - PLAN上。

此外,Ug

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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