TaskBuilder_v1.3.46版发布

TaskBuilder_v1.3.46版发布,本次更新最关键的内容是可编辑表格组件进行了较大改动,包括整体界面风格更美观,顶部增加了专门的工具栏,提供了丰富的操作按钮,支持按上下左右键切换选中的单元格,还支持弹出数据表格选择数据,可以把选中的数据指定的字段值绑定到可编辑表格当前行的指定列的单元格中。
另外还有几个重要更新,包括:
· 数据表格组件支持将指定列固定在列表右侧。
· 数据表格组件的自定义排序、列筛选设置、拖拽调整列宽等操作支持缓存记忆。
· 弹出列表组件支持弹出数据表格选择数据。
· 可编辑表格的列支持弹出数据查询设置窗口设置可选项。
· 可编辑表格支持数据字典。
· 可编辑表格支持编码规则。
· 可编辑表格增加了清除指定单元格、行、列、区域或全部单元格数据的方法。
· 可编辑表格新增禁用或启用指定单元格、行、列、区域或全部单元格的方法。
· 表单组件增加了批量启用输入项、禁用输入项、设置输入项只读的方法。

更多详细的更新内容请查看官网的更新说明。
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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,但理论上兼容后续本,可能会需要调整少量配置以适配不同本的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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