关于夏亮

夏亮,一名来自华东理工大学的研究生,在这里分享了他的背景和加入新项目的激动心情。他在之前的工作经验中参与了一个B/S架构的WebService项目,负责权限管理和报表框架的设计。现在,他准备迎接新的挑战,学习并应用SOA。

        欢迎大家来这里做客,我是夏亮.来自河南省平顶山.华东理工大学研一学生.很高兴能参加到这个小组中,和大家一起奋斗.

        我在小组中的任务主要是程序开发和开发文档的编制.我在读研之前,曾经在一家公司参加过一个B/S构架的Web Service项目.在这个项目中我主要负责部分权限管理和整个报表部分的框架设计及系统大部分的代码编写的任务.我想这些会对我当前的工作有所帮助.尽管如此,这工作对我来说仍将是一个挑战.想象一下从对SOA的不了解,到熟悉,到实际运用.这将是一个多么让人兴奋的过程呀!

        来吧,让我们一起面对机遇,面对挑战,面对困难.再让我们一起获得成功.我相信我们ECUST队是最棒的!

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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