基于模糊神经网络的滑模控制算法

提出了一种基于模糊神经网络的积分滑模控制算法。该算法利用模糊神经网络系统来代替传统的等效控制项,消除了其对数学模型的依赖;切换控制项则采用积分型变切换增益,有效地削弱系统抖振。该算法以永磁同步电机伺服系统为对象进行仿真研究。仿真结果表明,该方法控制精度高,鲁棒性强,有效提高了系统的控制性能。     

人工智能环境下传播格局的重构

随着VR/AR、5G等技术的逐渐普及,各类终端媒介走向深度融合,万物互联、人机共存成为未来发展趋势,整个社会呈现出智能化倾向.文章在媒介环境学视域下,分别从感知环境与符号环境两个层面来理解人工智能,探究当前人与技术的共存关系、媒介与社会文化的共生关系、媒介与思想意识的共长关系.在这一新的媒介环境下,原有的传播格局被逐渐消解,新的传播格局正在形成,主要表现在三个方面:一是传播主体的多元化引发传播形态的交互,人与人之间的连接更为复杂;二是信息系统的深度融合,导致了传播内容的转变;三是这一新格局倒逼媒介管理者对自身角色做出改变,并完善传媒管理体系.