C语言--初识结构体

本文介绍了C语言中的结构体基础知识,包括定义结构体类型、声明结构体变量、结构体成员的访问以及结构体在内存中的存储方式。通过实例解析,帮助读者理解如何使用结构体进行数据组织。
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
/*
	1、什么是结构体
		结构体就是一种数据类型,自定义类型
	2、如何定义一个结构体
		2.1常规操作:
			struct 结构体名
			{
				数据成员;
			}
	3、如何使用结构体
		3.1结构体中的数据只能通过结构体变量去访问
		3.2变量如何定义:类型 变量名;
		   结构体中:类型是struct+结构体名
		3.3如何访问成员
		   3.3.1 结构体变量.成员  方式去访问
		   3.3.2 结构体变量地址->成员  (&gari)->age=20;
	4、结构体 用来干嘛:
		抽象一系列具有相同属性的食物
		属性:特征--》特点---》基本数据类型去描述

*/
struct MM
{
   
   
	char name[20];
	int age;
	int num;
};
struct MM g_gridl;//全局结构体变量
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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