51人!2024年度会士和外籍会士遴选结果公示!

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中国通信学会2024年度会士和外籍会士遴选结果公示

图片来源:官网

2024年11月21日,经中国通信学会会士和外籍会士评审委员会遴选评审,王岩飞院士、郭世泽院士以及沈学民等3位外籍院士确认为中国通信学会会士、外籍会士;李晗等41人、冯俊兰等5人拟分别遴选为2024年度中国通信学会会士和外籍会士。根据《中国通信学会会士工作条例(修订)》和《中国通信学会外籍会员管理办法》规定,现将入选2024年度中国通信学会会士和外籍会士遴选(确认)结果公示

名单如下:

图片来源:官网

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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稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,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。; 适合群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研员及工程技术员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究员; 使用场景及目标:①学习掌握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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