在javaeye里的第一篇博客文章

作者分享了加入新公司一个月以来的学习经历和个人成长。在同事们的帮助下,作者不仅熟悉了公司的规章制度,还迅速融入了开发团队,并取得了显著的进步。
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其实,我来javaeye已经有一段时间了,可是一直都没动过我的博客,今天下午稍微不那么忙,想想写写博客,就当作放松放松吧! :D
细想,来公司上班刚好满一个月了,在这第一个月里,学了很多东西,作为一个新人,对于熟悉公司的规章制度,这是不用说的,除此,作为一个程序员,更要快速得融入到公司的开发团队中来。我们公司人都很友好,对我这个新人也很照顾,因此,个人觉得,这段时间我的进步是很大的!
在此,我要感谢帮助过我的各位同事们,谢谢!
于此同时,我也要感谢congjl2002,谢谢!
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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。
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