南腔北调:你好,能打扰一下吗

“你好,能打扰一下吗?”这是我在IM上最常收到的一句问候语。IM和电话最大的不同,大概就在于对话者通常不会先进行必要的自我介绍,所以我总是被一些我可能永远都不知道是谁的人,不停地“打扰一下”。当然,我知道这里面没有任何恶意,毕竟IM的设计让这种对话变得极其简单——既然你都在我的好友列表上了,那么就当我们已经认识了。

昨天,我做了一个小试验。我把我的Google Talk的在线状态(也就是很多人所说的签名),设置为“你好,能打扰一下吗”,这样,每个原本打算“打扰一下”的人,都会在聊天窗口中看到我的这句话。这就好像你正准备问某人:几点了?却发现对方举块牌子,写着:几点了?嘿,有点酷。另外,我还想看看,有多少人会落进圈套,甘愿被我“打扰”。

30多个小时过后,现在的情况是,还没有一个人使用这句问候语:“你好,能打扰一下吗?”说明先发制人策略取得了成功。不过,有15个人落进圈套,很诚恳地告诉我,他们有空,敬请打扰。我只好解释,我不是真的打算打扰谁,那只是我的Gtalk签名。

其实,IM上交流,“你好,能打扰一下吗”并不是一个好的开始语,“Hi”、“在?”更不是。没有人乐于被陌生人打扰,在打扰之前,你至少得让对方知道你是谁,在做什么。就是说,认识在先,打扰在后。你平时怎么打电话,就怎么在IM上和人交流。你肯定不会随便拨通一个陌生人的电话,就对着话筒说:“你好,能打扰一下吗?”当然不能。

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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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