励志

出路在哪里?出路在于思路!
  其实,没有钱、没有经验、没有阅历、没有社会关系,这些都不可怕。没有钱,可以通过辛勤劳动去赚;没有经验,可以通过实践操作去总结;没有阅历,可以一步一步去积累;没有社会关系,可以一点一点去编织。但是,没有梦想、没有思路才是最可怕的,才让人感到恐惧,很想逃避!
成功的人不是赢在起点,而是赢在转折点。
不少刚刚毕业的年轻人,总是奢望马上就能找到自己理想中的工作。然而,很多好工作是无法等来的,你必须选择一份工作作为历练。职业旅程中的第一份工作,无疑是踏入社会这所大学的起点。也许你找了一份差强人意的工作,那么从这里出发,好好地沉淀自己,从这份工作中汲取到有价值的营养,厚积薄发。千里之行,始于足下,只要出发,就有希望到达终点。
人的命,三分天注定,七分靠打拼,有梦就"会红",爱拼才会赢。只要不把自己束缚在心灵的牢笼里,谁也束缚不了你去展翅高飞。
不要活在别人的嘴里,不要活在别人的眼里,而是把命运握在自己手里。
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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