【Perl】模块 Tie::File

1 Tie::File

建立一个list和file的关系,对list的操作会反映到file上去。

 

use Tie::File;
tie @array, 'Tie::File', filename or die ...;


$array[13] = 'blah';     # line 13 of the file is now 'blah'
print $array[42];        # display line 42 of the file

$n_recs = @array;        # how many records are in the file?
$#array -= 2;            # chop two records off the end


for (@array) {
  s/PERL/Perl/g;         # Replace PERL with Perl everywhere in the file
}

# These are just like regular push, pop, unshift, shift, and splice
# Except that they modify the file in the way you would expect

push @array, new recs...;
my $r1 = pop @array;
unshift @array, new recs...;
my $r2 = shift @array;
@old_recs = splice @array, 3, 7, new recs...;

untie @array;            # all finished

2 应用举例

 

use Tie::File;
my @array;
my $filename = "a.txt";
tie(@array,'Tie::File',$filename) or die;
print "$array[3]\n";
print "$#array\n";
$array[3] = "hello";
$array[1] = "world";
splice(@array, 1, 0, "insert into 0 and 1 line");
delete $array[$#array];
$#array -= 2;
print pop @array;
untie($array);

3 more help

perldoc Tie::File

 

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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