梦里故乡亲

我记得,阁楼瓦房上的烟囱里冒出的缕缕青烟被风吹起;我记得,父亲在柴木门扇上粘贴的大红春联;我记得,屋门前那片葱葱郁郁迎风起舞的竹园;我记得,稻草屋檐下垂着的冰凌.......;一切的一切,样样都是家乡最朴实的模样!还有灶前烧火煮汤圆的母亲,水汽和炊烟氤氲着她的脸庞,她忙前忙后专注的样子,是我心里永远抹不去的剪影。

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。
这道题目可以转化为一个滑动窗口算法的问题。我们需要找到满足条件的最长子串,其中包含给定字符集合内的任意组合,并排除忌口材料。 ### 解题思路 1. **解析忌口列表** 将忌口材料转换为其首字母的大写形式(例如 `Green onion` 转换为 `'G'`)。通过这一操作我们可以快速判断某个字符是否属于忌口范围。 2. **维护有效区间** 使用两个指针 (`left`, `right`) 定义当前考虑的子字符串范围 `[left, right)`。如果右端点遇到非忌口材料,则尝试将它加入到子字符串内;反之若遇到忌口材料,则调整左边界直到区间不再含有该忌口材料为止。 3. **记录最大长度** 每次当发现一个新的可行区间时更新结果的最大值。 以下是基于上述思想的一个 Python 实现: ```python def max_noodle_length(n, secret_formula, k, banned_materials): # 创建忌口集 ban_set = set() for material in banned_materials: if material == "Beaf": ban_set.add('B') elif material == "Green onion": ban_set.add('G') elif material == "Noodles": ban_set.add('N') elif material == "Water": ban_set.add('W') elif material == "Seasoning": ban_set.add('S') left = 0 res = 0 for right in range(n): current_char = secret_formula[right] # 如果遇到了忌口项则移动左边界的策略直至去掉这个忌口元素 while current_char in ban_set and left <= right: left += 1 # 计算新的合法区间的大小并保存下来 res = max(res, right - left + 1) return res # 输入处理部分 if __name__ == "__main__": import sys input_data = lambda :sys.stdin.read().strip().splitlines() lines = input_data() n = int(lines[0]) secret_formula = lines[1] k = int(lines[2]) banned_materials = [] index = 3 for i in range(k): banned_materials.append(lines[index+i]) print(max_noodle_length(n, secret_formula, k, banned_materials)) ``` 在这个程序我们首先从用户那获取数据然后对每个位置都检查一遍最终得出最优解。
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