如果我还想娶你,你嫁吗?

这段情感故事讲述了即使分开很远的距离,心中依然充满对过去的美好回忆及对未来复合的渴望。主人公表达了即便经历了许多困难,仍然希望两人能克服一切障碍重新走到一起的心情。
分开那么远,我却还想回来,只因为心很还是很满
我还是干净的我,没有碰过别人,更没有碰过别人的心
 
那么好的感情,却也要分道扬镳
总是躲得过大象,却躲不过苍蝇
折腾到最后,那一公分的距离却让我们咫尺天涯
 
事实上,只要你想,我们就肯定会在一起、不离不弃
我已经回头过很多次了,这肯定是最后一次了
 
但愿你不是因为累不想提起
也但愿我们不会因为任性而遗憾一世
 
没有回复的答案,我懂得,我的妻子再也不会是你
但是却都不会再没有防备的轻易爱上别人
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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