文章目录写在前面问题描述自适应神经网络控制器RBF神经网络神经网络训练自适应律之一自适应律之二写在前面自适应神经网络控制器将自适应控制与神经网络相结合，通过神经网络系统辨识的方法达到自适应控制的目的。控制器针对系统模型参数未知的被控对象，基于系统的状态变量，通过神经网络辨识被控对象的未知参数，并将被控对象的模型信息提供给自适应反馈控制器。相对于传统的PID控制器，自适应神经网络控制器有更强的鲁棒性

无论是序列容器还是关联容器，最常做的操作无疑是遍历容器中存储的元素，而实现此操作，多数情况会选用“迭代器（iterator）”来实现。那么，迭代器到底是什么呢？我们知道，尽管不同容器的内部结构各异，但它们本质上都是用来存储大量数据的，换句话说，都是一串能存储多个数据的存储单元。因此，诸如数据的排序、查找、求和等需要对数据进行遍历的操作方法应该是类似的。既然类似，完全可以利用泛型技术，将它们设计成适