dos命令

start 程序名或命令 /max 或/min 新开一个新窗口并最大化(最小化)运行某程序或命令

call call命令是在一个批处理程序里面调用另一个批处理程序用的,直接输入的命令前面没必要加call,加了也没区别


内部命令:在批处理文件或CONFIG.SYS文件中加入注释。

REM [comment]

参数:

comment:要在批处理文件或CONFIG.SYS中加入不影响其运行的文本。

注意:

可以在批处理文件或CONFIG.SYS中使用REM命令提供文档或注释。有时在暂时不用的命令前加上REM是很方便的。这样就可以通过去掉行中的“REM”而再次恢复该行命令。

举例:

  REM Next run the daily backup.

  表明下面几行命令目的的一条注释。

  REM DEL TEMP.*

  使DEL命令失去作用。批处理程序运行时此命令不会删除TEMP文件。
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更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打.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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