单车的领悟

本文通过单车骑行的比喻,探讨了面对生活中各种不确定性和挑战时的态度与策略。从遵守交通规则的重要性到如何灵活应对突发状况,作者分享了一系列富有哲理的观点。
单车的领悟
2011年11月25日
  1.别庆幸为你亮绿灯,前面危机重重。
  2.在中国,不勇闯红灯,等着被撞吧。
  3.过红灯须迂回前进,兵行险招,其胜也艰。
  4.过绿灯须快速通过,机不可失,时不再来。
  5.不是所有的红灯都可以闯,这取决于你的判断力。
  6.你让一辆车,你就可能被十辆车超过。
  7.出门的时候打足“气”,走远路,拼的不单是体力,更是轮胎;靠得不单是智慧,更是意志。
  8.大方向要对,至于具体走哪条路,走哪算哪。
  9.车到山前必有路,条条大道通罗马。
  10.不要停滞不前,宁可走一点弯路。
  11.黄灯在你心里,过于不过看自己。
  12.不要抱怨总是掉链子,这只是生命的小插曲。
  以上总总教唆违反交通规则的言论由心一执笔的心一的想法,或带有某种功利成分,与心一本人无关,如有雷同,不胜荣幸。
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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