草稿纸----记录一些问题

本文描述了两起网络连接问题:一是2021年9月29日晚上实验室计算机能上网但无法访问资源,显示IP为10.10.220.10;二是2021年10月4日早上手机无法上网,IP显示为10.10.x.x。通过tracert命令追踪到www.baidu.com的路由,途中出现多个请求超时,表明网络连接存在断点或配置问题。

2021年9月29日 周三 晚上7:00
实验室的计算机连上网,但是无法访问资源,这是为什么?当时的IP地址显示10.10.220.10
2021年10月4日 周一 早上8:00
手机上不了网络,IP地址显示10.10.x.x,这是为什么?

C:\Users\Dell>tracert www.baidu.com

通过最多 30 个跃点跟踪
到 www.a.shifen.com [180.101.49.12] 的路由:

  1    <1 毫秒   <1 毫秒   <1 毫秒 192.168.1.1
  2     1 ms     1 ms     1 ms  10.0.3.254
  3     2 ms     1 ms     1 ms  172.17.0.13
  4     *        *        *     请求超时。
  5     6 ms     2 ms     5 ms  218.92.23.97
  6     2 ms     1 ms     2 ms  61.177.168.217
  7     1 ms     1 ms     1 ms  61.155.73.41
  8     7 ms     7 ms     7 ms  61.177.168.253
  9    10 ms     *       10 ms  58.213.94.114
 10     *        *        *     请求超时。
 11     9 ms     9 ms     9 ms  58.213.96.78
 12     *        *        *     请求超时。
 13     *        *        *     请求超时。
 14     *        *        *     请求超时。
 15     *        *        *     请求超时。
 16    10 ms    10 ms    10 ms  180.101.49.12
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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