笔记简志

读书笔记的艺术
            古人说:书非借不能读。当时在现在这个社会各种书只要是你想要的,通过Internet,几下鼠键,就可以轻松的得到手上。得的容易了,自然就没有前人所言“借”的意味了。读的多了,也就想放电影一样过了也就忘了;书读了不少,能留下的只是些许的印象。所以我决定记笔记。
            给自己定下笔记的原则:
                    不为记笔记而读书;
                    不局限于材料;
                    结构清楚,不要求细节,关注扩展;
                    记用的上的,感兴趣的,第一次知道的,不记用不上的,没兴趣的,啃过N回的;
             现在人多是有了PC和Internet而不在记笔记了,而我身边有人告诉我:凡是智慧的人,总是贪婪的想要知识装在自己的脑子里面。我不是智者,但是我很“贪婪”。
 
PS:以后我会陆续上传一些我个人的笔记,过去的,最近的和未来还没有的。欢迎大家来交流,还是那句话:换思想和换苹果是不一样的。
            
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彭俊 2007-09-14 01:07 发表评论
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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