我将若无其事地归来开放

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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。
下面是一个可能的实现方式: 首先,我们手工准备一个名为`friends.json`的JSON文件,内容如下: ```json { "friends": [ { "id": "001", "name": "张三", "gender": "男", "motto": "不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海" }, { "id": "002", "name": "李四", "gender": "女", "motto": "天行健,君子以自强不息" }, { "id": "003", "name": "王五", "gender": "男", "motto": "志当存高远,向若无其事" } ] } ``` 接下来,我们可以编写Python代码来解析这个JSON文件,并将文件中的好友信息存入Python的列表中,然后将列表中的内容保存到一个CSV文件中。 ```python import json import csv # 读取JSON文件 with open('friends.json', 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) # 解析JSON数据,将好友信息存入列表 friends = [] for friend in data['friends']: friends.append([friend['id'], friend['name'], friend['gender'], friend['motto']]) # 将列表中的内容保存到CSV文件中 with open('friends.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) # 写入表头 writer.writerow(['学号', '姓名', '性别', '座右铭']) # 逐行写入数据 for friend in friends: writer.writerow(friend) ``` 运行这段代码后,会生成一个名为`friends.csv`的CSV文件,内容如下: ``` 学号,姓名,性别,座右铭 001,张三,男,不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海 002,李四,女,天行健,君子以自强不息 003,王五,男,志当存高远,向若无其事 ``` 这个CSV文件中包含了我们手工准备的JSON文件中的好友信息。注意,在写入CSV文件时,我们需要指定文件编码为`utf-8`,并且在写入每一行数据时,需要将数据转换为列表形式。
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