学习!让学习成为习惯!

来兄弟连学习不知不觉也过了一个半月了。感觉每一天伴随着问题开始,又伴随着问题结束。有解决问题时的欣慰,也有用了很长时间去捣鼓一件事情仍然没弄出什么结果的惆怅。有时也问过自己你是做程序员的料吗?然而看着周围这么多人都在努力地学,我就想难道这里每一个人都知道自己是一块做程序员的料吗?晓光老师也说过我们能够预料出自己的事情就不会来兄弟连了。不错!不要怀疑自己,其他人都有资格怀疑你,唯独你没有资格。做!我觉得这是我来兄弟连学到的最重要的一种东西。你有再perfect 的 idea你怀疑自己不能做到。你说得天花乱坠,说得一套一套的只会让人家感觉你很虚着。手与现在,做成了你就牛X。
来兄弟连的人都是想学到东西的!然而有的同学会带着一种心理负担去学习,觉得一些东西没有搞懂就使自己情绪低落,我也一直带着这样一种负担学习,后来感觉这样学习很不是滋味,自己也努力去改变了!本来学习就要给人带来乐趣,如果学习不能给你带来乐趣,那你还不如去玩!比如在写代码的时候很多同学会因调程序搞得心情很烦躁!我们缺少的还是一种清醒的意识:(不能说是认识,在其他情况下我们都懂)越早发现问题对我们
最后,我们都不是傻子!只要你坚持不懈的努力,给自己一个明确的方向,你就能在这里实现你理想的放飞!!!!!


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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