贫穷是罪恶之源

山村少女的命运转折
一来自四川山区的朋友,说她初中的时候个时候她们那有家人非常贫穷,父母没什么本事,养了一个女儿。每年到3月底就没有了粮食吃,需要到处去借,每次来客人,家里面都没有住的地方,需要到她家寄宿。
贫穷,饥饿,让小女孩初二还没结束就出去打工,开始在发廊做洗头妹,挣不了多少就“下海了”,开始做小姐,做了不到3年,回老家新修了房子,有些存款后洗手不干了。回来嫁给了一个离婚的男人,做了和她年龄差不多一个女孩的后妈,不过她自己已经没有了生育能力...
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。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,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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