朋友连的烦恼

我家即将面临毕业找工作,心里七上八下,有诸多疑虑。闺女98年的,本科省内一本学校,后来去英国读了两个硕士,22年底回来。

几个月前我们就讨论工作的事,孩子愿意先去南方城市尝试一下,我们夫妻俩表示支持,但觉得一个小姑娘孤身在外地无亲无故地闯荡,我们真是很不踏实。

多次聊天,跟孩子讲,工作既好找也难找。重点是调整期望值,不能好高骛远,得端正工作态度,所有工作都是为人服务的,所以要能踏下心来,眼里心里有别人,在工作中锻炼自己,也能有自己纯粹生活小乐趣。

其实说这些,也是因为我们具体的帮不上孩子,只能提点总体态度和理念上的看法。有了这些看法,好像就不怎么焦虑了。原来是着急忙慌的怕耽误校招,要珍惜应届生身份,后来想,一辈子还长,即便一两年没有找到理想和现实的结合点,又如何呢。

关键是不怕辛苦,能通过工作为别人服务,也是丰富生活,提高能力,得到锻炼。女儿学习挺踏实,也很有想法,我们说的这些,她也都认可。

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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