创建提示语

#pragma mark 创建提示语的方法

- (void)createTiShiLabel:(NSString *)text

{

    NSDictionary *attrs = @{NSFontAttributeName : [UIFont systemFontOfSize:14]};

    CGRect textRect = [text boundingRectWithSize:CGSizeMake(ScreenWidth-100, MAXFLOAT)

                                         options:NSStringDrawingUsesLineFragmentOrigin|NSStringDrawingUsesFontLeading

                                      attributes:attrs

                                         context:nil];

    

    UILabel *hintLabel = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(0, 0, textRect.size.width, 30)];

    hintLabel.center = CGPointMake(ScreenWidth / 2, ScreenHeight * 0.5);

    hintLabel.text = text;

    hintLabel.textColor = [UIColor whiteColor];

    hintLabel.font = [UIFont systemFontOfSize:13];

    hintLabel.textAlignment = NSTextAlignmentCenter;

    hintLabel.numberOfLines = 0;

    hintLabel.backgroundColor = [[UIColor blackColor] colorWithAlphaComponent:0.5];

    hintLabel.layer.masksToBounds = YES;

    hintLabel.layer.cornerRadius = 6;

    [UIView animateWithDuration:0.1 animations:^{

        [UIView animateWithDuration:0.1 delay:1.0 options:UIViewAnimationOptionCurveLinear animations:^{

            hintLabel.alpha = 1;

        } completion:^(BOOL finished) {

            [UIView animateWithDuration:0.35 delay:0.5 options:UIViewAnimationOptionCurveLinear animations:^{

                hintLabel.alpha = 0;

            } completion:^(BOOL finished) {

                [hintLabel removeFromSuperview];

            }];

        }];

    }];

    hintLabel.textAlignment = NSTextAlignmentCenter;

    [self.view addSubview:hintLabel];

}

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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