lookuplconldfromdirectoryl

此函数用于从图标或光标资源数据中选取最适合当前显示设备的图标或光标,并返回其资源标识符。适用于WindowsNT3.1及以上版本。
  name="google_ads_frame" marginwidth="0" marginheight="0" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/ads?client=ca-pub-5572165936844014&dt=1193665761703&lmt=1193665780&format=336x280_as&output=html&correlator=1193665761687&url=http%3A%2F%2Fwww.codeguru.cn%2Fpublic%2Fiframe%2Fwinapiiframe.htm&color_bg=FFFFFF&color_text=000000&color_link=000000&color_url=FFFFFF&color_border=FFFFFF&ad_type=text&ga_vid=1285758818.1193665762&ga_sid=1193665762&ga_hid=111695597&flash=9&u_h=768&u_w=1024&u_ah=740&u_aw=1024&u_cd=32&u_tz=480&u_his=8&u_java=true" frameborder="0" width="336" scrolling="no" height="280" allowtransparency="allowtransparency">     函数功能:该函数通过图标或光标数据搜索最适合当前显示设备的图标或光标。

    函数原型:int LookuplconldFromiDirectory(PBYTE presbits,BOOL flcon);

    参数:

    presbits:指向图标或光标图录数据的指针。因为该函数不验证资源数据,它导致通用的保护(GP)错误或返回一个未定义的值(如果presbitS未指向有效的资源数据)。

    flcon:指定是寻求图标或是光标。如果该参数是真,函数搜索图标;如果参数是假,函数搜索光标。

    返回值:如果函数成功,返回值最适合当前显示设备的图标或光标的整数型资源标识符。如果函数失效,返回值是零。想获得更多的错误信息,请调用GetLastError函数。

    备注:在一些设备相关和设备独立的格式中,RT_GROUP_ICON类型的资源文件(RT_GROUP_CURSOR指示光标)包含图标(或光标)数据。LookuPIconldFromDirectory函数搜索最适合当前显示设备的图标(或光标)的资源文件并返回它的整型标识符。FindResource和FindResourceEx函数利用该标识符使用MAKEINTRESOURCE宏在模块中查找资源。

    图标所在目录是从一个具有RT_PROUP_ICON资源类型的资源文件装入(或者光标的

    RT_GROUP_CURSOR类型),并且一特定图标的整型资源名称被载入。LookuPIconldFromDirectory函数返回一个代表图标资源名的整型标识符,该图标与当前显示器件最匹配。

    Loadlcon,LOadCursor,LOadlmsge函数使用这个函数搜索最适合当前显示设备的图标或光标的特定的资源数据。

    速查:Windows NT:3.1及以上版本;Windows:95及以上版本;Windows CE:不支持;头文件:winuser.h;库文件:user32.lib。

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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