网格开发人员推荐阅读清单

 本阅读清单是专为新用户、程序员和管理员挑选的,通过其中列举的专题研讨会、会议和其他有价值的资源来学习更多有关网格计算社区的知识。
概述

“网格计算” 这个术语是在 20 世纪 90 年代末创造出来的,它定义了一种新型的基于开放标准的分布式计算模式和基础设施。设想一下电网。发电站彼此连接在一起,从而实现电力的共享和优化。在发生故障或自然灾害的情况下,一个州的电力可以发送给另外一个州的顾客。

让我们对这个概念进行一下扩展:网格计算 是一个新领域,它与传统分布式计算不同,区别就在于它主要关注使应用程序能够从共享高吞吐量和高性能的资源、数据和存储、可视化系统以及工具中获益。

下面是两个对网格计算的概念和思想提供了非常有价值的概述的资源:

“Introduction to Grid Computing”
这份 IBM 红皮书对网格计算的概念、标准和网格计算发挥价值的方式进行了概述。
“Fundamentals of Grid Computing"
尽管这篇文章是在几年之前发表的,但是它对网格计算的概念和架构进行了很好的概述。

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                                                                       点击此处查看全文

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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