TCP/IP 要点

本文详细对比了TCP和UDP这两种传输层协议的特点与应用场景。TCP是一种面向连接、可靠的、较慢的协议,适用于需要高可靠性的场景;而UDP则是面向非连接、不可靠但速度快的协议,适用于对实时性要求较高的场景。文章还深入介绍了TCP如何确保数据传输的可靠性。
  • TCP和UDP的区别
  •  TCPUDP
    是否连接面向连接面向非连接
    应用场合可靠的不可靠的
    速度慢    
    传送数据字节流数据报

     

     

     

     

     

    •  
      TCP如何保证可靠性:7点

        (1)数据被分割成最适合发送的数据块

        (2)每一个被发送的数据对应一个确认

        (3)超时重发(通过发送端设置定时器)

        (4)TCP有16位检验和,如果有差错,则丢弃

        (5)如有必要,TCP会对收到的数据重新排序

        (6)丢弃重复数据

        (7)流量控制

    • TCP对传送的字节流不作任何解释

     

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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