学习方法

本文探讨了知识获取、理解和转化的过程,包括如何通过日常记录、整理和分类信息,将碎片化的知识整合成个人的知识体系。重点阐述了如何在不同领域如工作、生活等场景中应用这些知识,提升个人能力与效率。

!.获得知识的方法:
  发现 善于发现,总结,积累
           媒介、作品
  理解
  总结
            转化为自己的知识
  积累
            知识积累方便自己,信息记录、信息积累方便工作
            信息记录
                    jshx/工作/日志 每一天的信息
                    jshx/工作/时期 一个时期每件事的信息
            信息积累
                    jshx/工作/模块 每一个模块的信息
            知识积累
                    jshx/总结
                           思维
                           智慧
                           生活
                           工作
                           开发
                           乒乓
                           象棋
                           实况
             积累的存储位置
                     电脑、移动设备、本子
    归类
             整理成体系

 

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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