面试问题

面试安排规则

  • 每场面试的教师组成

    • 共需 4位教师

    • 其中 1位英语面试教师

    • 其余 3位为专业面试教师

  • 教室安排

    • 共有 8间教室 可用作面试场地。

    • 每间教室一旦确定教师组合后,教师固定不变(即每间教室的教师组合是固定的)。

    • 每间教室的面试进程独立,互不干扰。

    • 一位学生面试结束后,可立即安排下一位学生进入该教室面试,无间隔时间。

  • 教师总数:共46位教师。

    • 每位教师均可担任专业面试教师

    • 只有部分教师可担任英语面试教师

    • 每位教师的影响时长各不相同

  • 学生总数:共61位学生需参加面试。

  • 一场面试的实际时长由该场面试中4位教师影响时长的最大值决定

    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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