温暖的午后

作者在休息日午后享受了一段悠闲的时光,观察了周围各式各样的人群:忙碌的超市员工、等待朋友的女孩、聚会的年轻人等。对于平时忙于工作的人来说,这样的时刻显得格外珍贵。
一个不用上班的日子,迟迟的起床
靠近中午的时候出门,吃个午餐,逛逛超市
阳光温暖,风也轻柔
就在超市门口广场的树荫下闲坐,咬一杯酸奶,看来来往往的人
超市工作人员在广场上跑来跑去,收集那些东一辆西一辆的购物车
一个打扮入时的小妞在超市门口走来走去不停张望似在等人,银色的高跟鞋敲得地板脆脆响
三个年轻的小伙子就着超市采购的一些小菜,三支啤酒,一边喝着一边兴高采烈的聊着
一个穿着整齐业务员模样的小伙子在仔细整理手里的一摞名片
一个白头发老奶奶不知在用什么方言给襁褓中的BB唱儿歌
还有很多人,匆匆的来,匆匆的走
......
终日埋头在格子间里而少见阳光的我,在这半刻,吹着暖暖的海风,觉得真是幸福~~
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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