6、小型企业网络搭建与服务器安装指南

小型企业网络搭建与服务器安装指南

网络设备选择

在一个办公室中,如果有多台计算机和网络打印机等设备,可使用交换机或集线器通过一根线缆连接多个设备。例如,办公室有三台计算机和一台网络打印机,可拉一根线缆到办公室,再通过交换机或集线器将这四个设备连接到该线缆上。

虽然集线器也能使用,但交换机更省心,应优先选择。只有在为单个设备布线成本过高时,才考虑使用集线器。不过要注意,集线器容易出问题,如果通过集线器连接的计算机出现问题,应首先怀疑是集线器的故障。

交换机比集线器更智能、速度更快,性价比更高。它性能优越,通常可在同一交换机上使用不同速度的设备。比如,旧激光打印机可能只能以 10Mbps 的速度运行,而新设备可能以 100Mbps 甚至 1Gbps 的速度运行,交换机通常能处理这些不同速度的设备(需查看规格以确保),而集线器一般只能处理一种速度。

如果不确定如何连接这些设备,可以聘请外部公司来进行设置,这将使安装、配置和管理小型企业服务器的工作更加轻松。

有线和无线网络速度

不同的网络连接类型有不同的速度、实际速度、范围等参数,以下是具体的网络连接选项:
| 连接类型 | 宣传速度 | 实际速度 | 范围 | 其他 |
| — | — | — | — | — |
| 以太网 - CAT5 线 | 10 Mbps | 8.5 Mbps | 距以太网交换机或集线器 328 英尺 | |
| 快速以太网 - CAT5e 线 | 100 Mbps | 94 Mbps | 距快速以太网交换机或集线器 328 英尺 | |
| 千兆以太网 - CAT6 线 | 1000 Mbps (

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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