09年的第一天 开博宣言

作者分享了自己从大学毕业踏入软件行业的心路历程,并制定了2009年的个人发展目标,包括提升技术能力、积累工作经验及阅读50本专业书籍。
回首大学毕业到现在正式开始工作,已经过去了2年了,虽然真正进入软件行业才4个月不到的时间,可是每天都是过的那么的充实,能做自己喜欢的事情,真的很开心。

也算是跟风吧,决定在2009年的第一天开始写博客,会每天坚持的写下去,记录一些每天的收获和感受,让自己每天都能看到自己的成长。希望能结交到更多新的朋友。

顺便写下09年的一些计划,充实的完成自己第一年工作,每天努力的去学习,为自己而学习,努力的去提高自己技术和积累经验。要比其他人做的更好,也许和人比会让自己很辛苦,可是不辛苦怎么会有收获呢,尽量让自己对别人有一个平和的心吧。

看书,自己最喜欢的事情之一,09年打算看50本软件相关的书籍,先继续巩固java为基础的程序开发,然后嘛,继续提高自己的ActionScript的学习。比起来J2ME,还是比较喜欢网页上的开发。

还有,目标上海,这个目标不会改变。
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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值