Tray1.0内部发布

       从7月9日转到TRAY小组以来,干了这么几件重要的事情。

        第一:把以前TRAY的产品架构给改了,把以前所有使用.NET实现的TRAY WEB SERVICE部分都统统在SERVER端实现,这样我们就不会因为.NET这边实现的逻辑不正确,或者因为服务器端实现逻辑有变化,而影响我们TRAY这边代码的更改。同时,还能尽量少的避免BUG,以及各种数据不一致性的问题。最后,遵守了DRY原则,在服务器端不用再安装.NET,以及做各种额外的设置了。

        第二:实现了在.NET中访问JAVA WEB SERVICE的接口,并且实现了数据同步功能。数据同步策略是在本地实现的,这一部分我没有做,另外一个同事做的。

        第三:在测试之前,由于项目中对需求不是很清楚,因此,做了需求主导工作。在系统都快要实现的阶段,让开发人员把自己负责的这部分的用例规约给详细写了。效果不错。袁峰组长非常理解用户需求,熟悉各种用例技术。总之,需求用例应该做得还是不错的。

        第四:测试。花了将近10天的时间来对系统进行测试,发现了将近90个BUG;BUG总数为183个,将近一半。应该说,测试还是比较有水准的。

        最后,Tray今天发布了,真是觉得很爽。我们的Tray应该来说,在用户可用性,外观,以及性能上都比我之前做过的项目好。感谢各位兄弟这一个月来的辛勤劳动,谢谢。

              
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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