作为一名开发者,没有实力和运气能干什么?

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大家好!

最近火的一塌糊涂的答题分钱你们参加了吗?

小编我是屡战屡败

不仅没实力,还木有运气

但,点背不能赖社会 

只怪小编我知识储备

不完整,不充分,不到位,不牢固


事实证明,薅羊毛也不是那么容易的!

还是要静下心来,学学学!

知识变现活动没戏,

既省钱又涨知识的活动还是可以参加的啊!

这不,年终充电的机会来了!


活动介绍


1月15日至1月22日  

优快云学院全场课程1折起!

  全场套餐3折起!

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套餐也疯狂


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新手专享包


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特训班直降1500


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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。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,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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