29、深入探索深网:互联网的隐秘角落

深入探索深网:互联网的隐秘角落

1. 深网的定义

深网(Deep Web),也被称为隐形网络(Invisible Web),这两个术语在如今基本可以互换使用。关于深网有两种常见的定义,均源于2001年。

Chris Sherman和Gary Price将隐形网络定义为:那些通过网络可获取,但由于技术限制,通用搜索引擎无法添加到网页索引中,或者搜索引擎出于主观选择而不添加的文本页面、文件或其他通常高质量的权威信息。简单来说,就是通用搜索引擎找不到的所有信息。

Michael Bergman对深网的定义则更为狭窄,他认为深网是那些在特定搜索结果动态生成之前并不存在的页面。也就是说,这些文档是在对深网源进行查询时动态生成的,只有在查询响应时才会被创建。

为了更好地理解深网和表层网络(Surface Web)的区别,有一个形象的比喻:表层网络就像一艘撒网捕鱼的渔船,只能捕获水面附近的鱼;而深网中的鱼游得更深,渔网无法触及,需要用特别合适的鱼竿去捕捉。在这个类比中,搜索引擎就如同渔网,只能捕获表层网络的内容,而深网内容则需要特殊工具才能获取。

2. 深网的内容

2.1 深网内容类型

Sherman和Price列举了隐形网络的内容类型:
- 孤立页面 :这些页面没有与其他文档链接,因此无法通过爬虫程序找到。
- 主要由图像、音频文件或视频组成的页面 :搜索引擎的索引基于文本,如果这些文件类型中没有(或几乎没有)文本,内容就无法被找到。搜索引擎主要通过周围的文本来捕获此类文件。
-

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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