建议总是没起到作用

博主分析了阿姨多次寻求关于表妹教育建议却未被采纳的原因,包括自身成就不足导致人言微轻、表妹可能的逆反心理、年轻人的骄傲以及尚未经历社会的磨砺等。这反映出家庭教育中的沟通挑战和个体成长的复杂性。

阿姨找我好多次了,都跟表妹的教育有关,每次我给了建议,都没有被采纳,这是什么原因呢?分析了下,大概有以下几种情况。

1,我至今没什么成就,人言微轻吧。
2,到了这一步了,如果听阿姨劝,就不会找到我了,所谓不撞南墙不回头。
3,所谓的逆反心理吧
4,表妹其实都有自己的骄傲,不见得就真服我。
5,没经历过人世间的险恶,还没看透人性,命里该有此一劫啊。

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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