关于开源的思考(未完成)

      今天在公司做项目,要学习开源的项目知识,从网上down下来的项目代码,发现编译完成后有好些错误,有的错误莫名其妙,搞得人不知所云。给人一种深深的疲惫感……

      现在公司做项目,学校搞实验,大家仿佛都十分愿意用开源的东西。但是,开源的东西网上的代码down下来以后往往漏洞百出,但是网上有没有任何资料,一切全凭大家自己摸索,仿佛碰运气一般。那么,开源的出路在哪?开源还能走多久?许多开源的东西人家拿来将错误更正,再加上一些自己的东西就可以拿来卖钱。开源并不能形成规模化,系统化。版本混乱,系统不稳定,可移植能力差,这可能就是开源项目的七寸,也是制约着开源项目发展最大的瓶颈。但是,也应该看到,开源是爱好者或者是专业人士自主完成的,从个人的角度,无论从精力还是财力上都不能支撑开源项目后续的发展,这也是没有办法的事。

      反观收费的项目,高昂的价格,知识产权的保护,产品的应用范围,这些都是推动人群向开源项目移动的最直接动力。如果收费的项目能够价格更低一些;如果开源的项目后续的开发能够更完整一些,鹿死谁手,未尝可知。

      开源?收费?突然想起了孙燕姿的歌:“我站在每天必须面对的分岔路……”[hjp3]hjptype=song&player=1&son=http://music.maa.cn/mp3/tianheihei.mp3&autoplay=no&caption=false&lrc=&autoreplay=1&bgcolor=FFFFFF&width=200&height=20[/hjp3]

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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