BNET技术更新 Weekly 1

本文是BNET技术更新系列文章,介绍了7.25 - 8.10期间的技术进展与问题修复。包括提升H节点容错性、修正R节点状态判断错误、完善T节点功能、适配不同系统版本及优化冗余链路流程等,还给出沟通渠道与官网信息。

在BNET技术更新系列文章中,我们将介绍过去两周发生的一些重要技术进展和问题修复,以便于大家实时跟进我们的技术发展。同时,也是我们对BNET成长的一种共同见证。

 

以下是7.25-8.10期间的技术更新:

 

 

 

1.H节点在为R节点选直通路径过程中,偶尔会出现链路故障,无法为其他节点服务。

  修改了Bug之后,H节点容错性大大提升,提高可扩展性和效率。

2. 选路径匹配时,R节点状态判断存在错误。

修改后,对于已退出服务的节点,不再提供服务,实现更精确的管理。

 

 

1. T节点从网络获取参数,实现多人同时break through barrier功能。

2. T节点加本地保存参数信息

功能:WALLETID, HNODEIP, DefaultNodeId, HNODE port, DNS, Lanip, Lanmask等。

3. T节点增加注册时加timer功能,直到成功收到REGISTER ACK为止。

4. 完善H节点未注册时,自动重新注册功能。

 

 

1. 为了适配Windows版本,对open VPN进行修改,实现TUN模式。实现网卡正常读写与数据收发。

2. 修复Linux栈内存大小

3. 修改R节点与Android版本为zero padding模式;

4. 配合H节点测试优化的冗余链路流程,实现更快响应其他的链路请求。

 

如果您对我们的技术感兴趣,或者您对问题的解决有更好的想法,我们都非常欢迎您在电报群或者微信上随时与BNET沟通,感谢!

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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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