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用于自适应控制的模糊神经网络代码，输入是误差和误差变化率.7z

基于车体加速度反馈的轮式移动机器人轨迹跟踪

意图控制matlab仿真代码ACC论文的Matlab代码 重新生成出版物的数字 配置错误函数可视化： 运行 log_barrier.m 为 \Psi 绘制曲面图 转到 commit 21e53de0fb288911a5dd5306fddb1f8a9d6d5a8d 以确保正确设置常量 没有自适应更新律的姿态稳定： 运行 Coupled_control_driver.m 然后运行 ​​plot_outputs.m 以生成在 ACC/IJCAS 提交中使用的模拟图 这是使用提交 3c428392a28a19de57c34fbe98816d4e6024d7ff 具有自适应更新律的姿态稳定： 运行 Coupled_control_driver.m，然后运行 ​​plot_outputs.m 或 draw_cad 以生成绘图。 load_constants 中有一个标志来创建动画或视频 转到提交 c44b078d2ad42443ac2875aa09a726a987e7af12 以确保正确设置常量 时变干扰模拟 转到提交488f15b0ffab397877bb8aead46719811f5ea73b

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国外的一个支持横向、纵向滑动的listview，用法跟原生listview相同，非常方便

本文简要介绍了微波加热的原理，分析了微波加热目前国内外的研究现状，具体介绍了模型参考自适应控制（MRAC）的结构和原理，将MRAC运用到微波加热中与传统微波加热系统做了对比实验，仿真结果表明，与传统PID控制微波加热系统相比，应用MRAC的微波加热系统具有更好的跟踪性能和鲁棒性。这表明应用MRAC方法可以消除抖振现象，呈现出良好的跟踪性能，能有效避免超调，并提供快速的稳定时间，这将间接提高微波加热过程的有效性。最后结合我实验室的工业微波炉，对将MRAC同神经网络结合来实现对微波加热时温度的更精确控制作出了展望。