求助陕西的同行朋友,帮我查一下成绩。万分感谢!

buxihuan 2003-12-20 12:12:42
我也在外地,16898009打不通,
我的考号:0313 3000 0052
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yuewang 2003-12-20
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也不在陕西,帮你顶一下哈
jeffer007 2003-12-20
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我在西安临潼也打不通啊,不知道为什么~~郁闷中!!
buxihuan 2003-12-20
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youchengxm(忧程) 谢谢你!你今年考的不错,一定过啦。
Coop 2003-12-20
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呵呵
能查了吗?
看官方网站上说下周一可以的
并且网站上查还要姓名的
西咸 2003-12-20
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不好意思!想帮你查,但打了几次都没打通,昨天都可以的呀!
晚上再打!
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究”展开,重点探讨了将强化学习中的Q-Learning算法与传统PID控制相结合,用于提升自主水下机器人(AUV)控制系统性能的技术方案。文中介绍了AUV的动力学建模过程,设计了基于Q-Learning的自适应PID控制器,通过Matlab代码实现仿真验证,展示了该方法在轨迹跟踪、抗干扰能力和参数自整定方面的优势。研究强调了智能控制算法在复杂海洋环境中对提升AUV自主性和控制精度的重要意义。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的自动化、机器人、海洋工程等专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于水下机器人、无人潜航器等复杂系统的智能控制设计;②为PID控制器参数自整定问题提供基于强化学习的新解决方案;③作为智能控制与传统控制融合研究的教学案例与技术参考。; 阅读建议:读者应重点关注Q-Learning与PID结合的控制结构设计、奖励函数构建以及Matlab仿真实现细节,建议结合文中提供的代码进行实践复现,并尝试调整算法参数以深入理解其控制性能变化。

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