很久没来了,今天登陆,突然无缘无故被“该博客违反了网站规则被关闭”

a2999183 2018-03-01 05:41:32
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a2999183 2018-03-02
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引用 5 楼 huhaiman 的回复:
[quote=引用 3 楼 a2999183 的回复:] 已修改好密码了,麻烦帮忙处理一下,谢谢
已经帮您解锁并清除违规内容。[/quote] 谢谢
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引用 2 楼 HradStone 的回复:
[quote=引用 1 楼 libr870101 的回复:] 您好! 您的账号因在博客发表大量违法信息外链被锁定,如果该内容不是您本人发表,说明您的帐号存在安全隐患,请您修改帐号密码(切勿使用原来使用过的密码),修改成功后通知我们,我们将为您解锁。
你好,我的密码修改,能否帮我解封。。 之前好久没上,估计被人盗了。[/quote] 已经帮您解锁并清除违规内容。
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引用 3 楼 a2999183 的回复:
已修改好密码了,麻烦帮忙处理一下,谢谢
已经帮您解锁并清除违规内容。
a2999183 2018-03-02
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已修改好密码了,麻烦帮忙处理一下,谢谢
tak_fate 2018-03-01
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引用 1 楼 libr870101 的回复:
您好! 您的账号因在博客发表大量违法信息外链被锁定,如果该内容不是您本人发表,说明您的帐号存在安全隐患,请您修改帐号密码(切勿使用原来使用过的密码),修改成功后通知我们,我们将为您解锁。
你好,我的密码修改,能否帮我解封。。 之前好久没上,估计被人盗了。
我是CSDN客服 2018-03-01
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您好! 您的账号因在博客发表大量违法信息外链被锁定,如果该内容不是您本人发表,说明您的帐号存在安全隐患,请您修改帐号密码(切勿使用原来使用过的密码),修改成功后通知我们,我们将为您解锁。
内容概要:本文提出了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,专门用于解决具有未知动态模型和重复任务特征的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统在无人车路径跟踪中的应用问题,并通过Matlab代码实现了算法的仿真验证。该方法充分利用神经网络强大的非线性逼近能力和自适应学习特性,结合迭代学习控制在周期性任务中逐步优化控制输入的优势,即使在缺乏精确系统数学模型的前提下,也能有效提升无人车在复杂环境下的路径跟踪精度与系统稳定性。算法的核心在于通过多次运行过程中不断修正控制律,实现对期望轨迹的渐近跟踪。; 适合人群:具备一定现代控制理论基础知识、熟悉迭代学习控制基本概念,并拥有Matlab编程与仿真实践经验的研究生、科研人员及自动化、机器人领域的相关工程师。; 使用场景及目标:① 解决无人车在模型未知或难以精确建模的复杂动态环境中的高精度路径跟踪控制问题;② 为一类具有重复运行特性的非线性系统提供一种不依赖精确模型的先进控制策略;③ 推动数据驱动与人工智能方法在自动化控制领域的工程应用与学术研究发展。; 阅读建议:读者应重点理解神经网络在控制律中的设计与集成方式、迭代学习机制的具体实现流程,以及两者融合的创新点。务必结合所提供的Matlab代码进行详细的阅读、调试与仿真分析,通过改变参数和工况来观察控制效果,以深化对算法内在机理和性能特点的掌握。

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