二,几何相交-5,BO算法实现--(3)事件和操作

该文章介绍了通过两步骤处理线段相交问题的算法:首先对n条线段的端点进行初始化并加入优先队列,相交事件发生时,如1+4相交后发现3+4交点,将其插入队列。算法强调1+4相交事件并非唯一交点发现方式。

分两步
1,初始化,将n条线段的2n个端点从左到右依次加入优先队列
在这里插入图片描述
2,相交事件时,将交点放入优先队列的合适位置
在这里插入图片描述
比如1+4相交事件后,会发现3+4交点,于是将3+4交点放入优先级队列。值得注意的是,1+4相交事件并非是发现交点的唯一途径。

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: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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