JSTL

本文介绍了JSTL(JavaServer Pages Tag Library),即JSP标准标签库。阐述了其使用步骤,包括导入相关jar包、引入标签库和使用标签。还列举了常用的JSTL标签,如if、choose、foreach等,并说明了各标签的功能及属性。

JSTL
概念:JavaServer Pages Tag Library JSP标准标签库
使用步骤:
1. 导入jstl相关jar包
2. 引入标签库:taglib指令: <%@ taglib %>
3. 使用标签

常用的JSTL标签:
if

choose:相当于java代码的switch语句
1. 使用choose标签声明 相当于switch声明
2. 使用when标签做判断 相当于case
3. 使用otherwise标签做其他情况的声明 相当于default

foreach:相当于java代码的for语句
属性:
begin:开始
end:结束
var:临时变量
step:步长

遍历容器对象:
属性:
items:容器对象
var:容器中元素的临时变量
varstatus:循环对象

例如<c:forEach items="${list}" var=“str” varStatus=""s>

	${s.index} 
	${s.count}
	${str}

</c"forEach>

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,加深对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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