open flash chart2

安装Open Flash Chart
最新推荐文章于 2024-09-07 10:03:37 发布
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#Flash #Rails #SVN

本文介绍如何将Open Flash Chart集成到Rails应用中。具体步骤包括：将open_flash_chart.swf文件移动到RAILS_ROOT/public目录下；将swfobject.js文件移动到RAILS_ROOT/public/javascripts目录下。更多图表样式参考PullMonkey提供的资源。

 

  1. script/plugin install http://svn.pullmonkey.com/plugins/trunk/open_flash_chart/
  2. Move the open_flash_chart.swf file into your RAILS_ROOT/public directory
  3. Move the swfobject.js file into your RAILS_ROOT/public/javascripts directory

 

首先执行以上三步

接下来？ 很简单 查看http://pullmonkey.com/projects/open_flash_chart

里面有很多饼图和柱状图

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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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