37、邮票折叠和半曲折线的循环旋转格雷码生成

邮票折叠和半曲折线的循环旋转格雷码生成

1. 引言

在组合生成领域,将组合对象的实例按照特定规则排列,使得相邻实例之间的变化量恒定,这样的列表被称为格雷码。其中,二进制反射格雷码(BRGC)是一种经典的格雷码,它将长度为 $n$ 的 $2^n$ 个二进制字符串按顺序排列,使得相邻字符串仅相差一位。而在本文中,我们聚焦于邮票折叠和半曲折线的循环旋转格雷码,相邻字符串通过邮票旋转产生差异。

  • 邮票折叠 :把一条由 $n$ 张邮票组成的线性纸条折叠成一摞的方式,假设邮票之间的穿孔具有无限弹性。例如,当 $n = 4$ 时,有 16 种邮票折叠方式,每种方式可以用一个唯一的排列表示,如 1234、1243 等。但并非所有排列都对应有效的邮票折叠,像 1423 这种排列要求邮票条自身相交,就不是有效的邮票折叠。
  • 半曲折线 :是一种特殊的邮票折叠,当 $n$ 为偶数时,邮票 $n$ 能从上方看到;当 $n$ 为奇数时,邮票 $n$ 能从下方看到。例如,1234 是半曲折线,而 2143 不是,因为邮票 4 被邮票 2 和邮票 3 之间的穿孔挡住,无法从上方看到。

邮票折叠和相关问题的研究历史悠久,吸引了众多数学家的关注。它们在机器人覆盖路径规划、条件随机游走以及蛋白质折叠等领域都有广泛应用。同时,邮票折叠和半曲折线的枚举序列分别对应在线整数序列百科全书中的 A000136 和 A000682,但目前尚未找到这两个枚举序列的封闭公式。

前十个枚举序列的值如下表所示:
| 类型 | 前十个枚举序列值 |
| ---- | ----

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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