go array數組slice切片實例

本文通过一个Go语言程序示例介绍了如何使用切片进行数据处理。该程序定义了一个固定大小的切片,并根据传入的参数决定返回切片的一部分还是整个切片。这个例子展示了如何使用Go标准库中的flag包来解析命令行参数。
package main

import (
	"flag"
	"fmt"
)

const (
	szie int = 5
)

var p *int = flag.Int("p", 0, "ente page")
var s *int = flag.Int("s", 10, "ente szie")

func main() {
	flag.Parse()

	data := make([]int, *s)
	for i := 1; i < *s; i++ {
		data[i] = i
	}
	newd := make([]int, szie)
	if *p <= 0 {
		newd = data[:szie]
	} else {
		m := *p * szie

		if m <= *s {
			j := m - szie
			newd = data[j:m]
		}
	}
	fmt.Printf("%v", newd)
}

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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