神马不是浮云

作者记录了自己倒霉的一天,从早晨自行车爆胎到午餐时遗忘发卡,再到手机键盘故障,一系列不顺接连发生。尽管经历了诸多不便,但作者仍然保持着幽默的态度面对困难,并期待明天能有个更好的开始。
神马不是浮云
2011年11月28日
   神马不是浮云
  今天是星期一阴历11月28农历十一月初二。我呢不会忘记这一天的因为所有的“好事”都来了就差喝水都塞牙了!
  本来呢今天早晨心情还很好想骑自行车上班,但是还没走一半呢就扎带了,扎带就扎带吧然后打车去上班了,把自行车放到了修车那。紧接着到了上班那发现把发卡丢到了出租车,又赶紧去买了个发卡带上上班,然后拿出手机发现手机的键盘缺了4个键。心情一下子郁闷了。中午了又打车去修自行车那,把自行车放回家了。
  中午骑电动车上班,到了上班呢发现没带锁子,后来还是存车的师傅帮我看了一下午。本来呢7点下班可是我不知道为什么我傻了吧唧加了二十分钟的班。我郁闷...
  这下了班到了家该运气好点吧,然后我去商店买了一袋面和两跟香肠,可是到了家竟然是一袋面和一根肠、哎无语了。这还没完呢然后发现手机充不进店去了去修手机那他说充电头坏了。然后呢我没有修就回家了。
  这一天过得真充实啊,我从小到大都没有这么倒霉过,真的就差喝水都塞牙了。为了发表这个日记我开机和关机不下4次。
  哎,这一天终于过完了,我容易么我?我也没做什么坏事啊,怎么这么对我啊,算了还是不写了不一定等会还发生什么状况呢......
  希望明天是个好的开始.
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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