centos 安装jdk

卸载openjdk,安装sun的jdk。

1、#rpm -qa|grep jdk
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.7.b09.el5
java-1.4.2-gcj-compat-1.4.2.0-40jpp.115
#rpm -e --nodeps java-1.4.2-gcj-compat-1.4.2.0-40jpp.115
#rpm -e --nodeps java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.7.b09.el5

2、下载jdk。(我是在官网下载的jdk-6u24-linux-i586.bin)
3、在usr下新建一个java文件夹
#mkdir /usr/java
4、修改文件权限
#cd /usr/java
#chmod a+x jdk-6u24-linux-i586.bin
使当前用户拥有对jdk-6u24-linux-i586.bin的执行权限;
5、执行安装
#./jdk-6u24-linux-i586.bin
6、安装完成之后需要配置
# vi /etc/profile
在最后加入以下几行:
 
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_24
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

这样我们就设置好了JDK,在centos下 source /etc/profile 就可以生效了.
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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