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讲述了两位英国乞丐Parvinder和Habib的故事。虽然两人每天行乞时间相同,但Parvinder总能带回更多的钱。关键在于他们乞讨时使用的标语不同。Parvinder的成功表明了创意和策略的重要性。

Parvinder 和 Habib是英国的两个乞丐,他们分别在伦敦的不同区域行乞。 

Habib每天和Parvinder一样行乞相同的时间,但是每天只能讨到2~3英镑。

可是Parvinder常常带回来一箱子的10元面值的英镑,而且每天都是开着Mercedes Benz出发,住的又是付清贷款的房子,藏着很多的钱。

Habib 有天问 Parvinder:我和你一样辛苦那么长时间,为什么你总是能讨回这么多10英镑的钞票? 

Parvinder说:看看你乞讨的牌子,‘我没有工作,我要供养老婆和6个孩子。’,难怪只能讨2块钱。 

Habib问:……那么你怎么写的? 

Parvinder举起牌子,上面写着“我需要100英镑回到巴基斯坦”

 

 

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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