困难带来的困顿

最近这两星期准备CC1,觉得是个重要的事情,不能丢人现眼,因此早早想了topic。但内容上,只是有感觉,但不知怎么写,尤其是英语的文章。这个事情本能地被避免,每天总觉得抽不出时间。总算在一个星期前了解了一下CC的guide。这又明晰了点。到了周六日,没有任何借口了。就瘫软着想着这件事情。结果其他事情都没有干,人也变得萎靡不振。

困难是经常出现的,不可避免。但困难出现了,人的畏缩的情绪也出现了。如果困难也是重要的事情,那形势变得更加严峻。做别的事情不重要,因此不想做。这个事情因为困难,人也畏缩,也不做。结果成了人很懒,一事无成。在这种情况下,人要打起精神,更要积极应对困难,才可能迈过这个坎。

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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