神马都是浮云

神马都是浮云
14小时前
  [b]在汽车上[/b]
  [b]想归家的心情似乎没有那么急切[/b]
  [b]居然,只剩下半个小时,也能够给我睡着,真够佩服自己的淡定[/b]
  [b]下了车站 搭着顺风车 [/b]
  [b]我想对平潭说:“木有我的日子里,你确实壮了不少啊。。。这日子滋润着。。木有我的日子里,你怎么可以这么好!!!啊啊啊啊??????????”[/b]
  [b]到家了,归位。家庭成员全体到位[/b]
  [b]哥哥有点嫉妒我,因为,我一到家就有咸食吃[/b]
  [b]妈妈张罗着,我所庆幸的是,没有国庆时的那么客气了[/b]
  [b]回家的第二天,就被妈妈拉去看中医。[/b]
  [b]药糊、中药砸嘴而来[/b]
  [b]辛苦我接下来的20几天了(我是药罐子,我表示无奈)[/b]
  [b]爸爸,还是那么的“二”[/b]
  [b]总是抱怨我“小鸡肚肠”,那憋足的成语一成不变,还是很憋。。。[/b]
  [b]回到家的两个早晨,爸爸悄无声息飘到我初睁的瞳孔里(还是一身黑色),我猛然惊醒,他还顺口道:“太阳晒“股屁”了,快起来。。”[/b]
  [b]我倒??????????外面还是阴天,好不好!!![/b]
  [b]我接着道:“老爸,太阳照你脑门上了。。”[/b]
  [b]到家了,开到了车,很满足[/b]
  [b]车重装了[/b]
  [b]虽然有些不习惯[/b]
  [b]可是多开一两次,就开始耀漂移,感觉很给力呀。。[/b]
  [b]车道扩展了,挑战在堵车中穿行[/b]
  [b]很上手[/b]
  [b]错过了泡芙,店门关了[/b]
  [b]在三明时,就在寻觅着。[/b]
  [b]最终被我找到了[/b]
  [b]可是,平潭的它又不在了。[/b]
  [b]甜丫丫你又去哪里了呢?[/b]
  [b]来来去去,寻寻觅觅[/b]
  [b]所幸还有蛋糕。。[/b]
  [b]豪香购物广场改善很大[/b]
  [b]旁边的面包坊似乎变聪明了,学会了送小面包,把这门口堵得?????????? 慌??????????????[/b]
  [b]开心书店也搬迁了[/b]
  [b]路口多了好多红绿灯[/b]
  [b]等红绿灯,好烦啊??????[/b]
  [b]好上了拌凉皮[/b]
  [b]可是平潭的好贵啊[/b]
  [b]我容易么我!!!爱上一个,它就贵一个????????[/b]
  [b]大多时间,和哥哥[/b]
  [b]一人一台电脑[/b]
  [b]摆在大厅 资源共享 网上冲浪[/b]
  [b]玩的不亦乐乎[/b]
  [b]还有哎,平潭不怎么冷哎[/b]
  [b]两件就可以混的过去[/b]
  [b]把妈妈看的悚的??????????[/b]
  [b]我表示无奈[/b]
  [b]谁叫我在三明冻得皮都厚了[/b]
  [b]可以抵御平潭的阴风[/b]
  [b]还有,我胖了????????????????????????????oh!!! no , i can't tolerate ??????[/b]
  [b]记得,[/b]
  [b]有人跟我说过[/b]
  [b]回到平潭[/b]
  [b]帮他对平潭说:[/b]
  [b]“平潭,我想你了????????????????????????????”[/b]
  [b]陆 陆 续 续 [/b]
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。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法;③为科研项目提供算法参考与代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计与遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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