当职业成为一种负担

QQ聊天与电话交流的日常
博主深夜通过QQ与聊友交流,进入武大聊天室发现人多但武大女生少。还谈及职业话题带来的伤感。此外,下午有调皮mm打电话报告在家情况,展现出日常的聊天与交流场景。
    夜深深, 敲击着硬硬得键盘,听着噼里啪啦的声音 ,  潇洒的挥手, 一片文字就通过qq到达了聊友的面前,好久没有进入聊天室了,今天好像特别无聊,  到久违的武大聊天室一看,呵 ,还真人多啊,
但是里面没几个是武大的mm呢,  不小心又碰到职业的话题,每次都让人伤感啊,  如果一种职业让你羞于说出来, 哽咽在喉,  似乎说出来要招致歧视, 蔑视, 那真是一件痛苦的事情.这时候一切解释都似乎那么苍白, 总有低人一等的感觉吧,
      忽悠一天就这么过了, 下午一个调皮的mm打电话报告在家情况, 年轻的感觉正好,哈
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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