《萌芽―――恶童》

少年梦与现实
《萌芽―――恶童》
2011年12月31日
  我和袁治站在繁华的商店橱窗前目瞪口呆地望着阿迪达斯和耐克不断的更新产品。痛恨自己口袋里没有大把大把的钱可以拿出来砸过去。
  路过后我们会点点头 决心以后要存下很多钱 开着宝马都过W街,然后把这里的广告牌签上自己的大名让世人仰望。后来我们把这样的梦想写进作文本里 老师给我们的评语是:心态,很不正常。
  然后我抬起头,看到了篮筐上的油漆开始脱落,很多东西都意犹未尽的沉淀下去,在那个年少轻狂的夏天。
  关于惠普的手艺,据说他会把三文鱼做成蟹肉,会把蟹肉做成蛋黄派,所以这次光顾他的海鲜面馆,我特别想尝尝他会以什么材料做三文鱼。
  我们很好奇的围绕在他身边,问他抽烟是什么感受,惠普开始很神秘的沉默着,只四十五度对着天空笑笑,后来等烟燃到屁股他才冒出了五个字:抽烟,头很晕
  一个人停止了对梦想的追求,并不代表他失去了梦想
  似乎每个人在年少的时候都会有一个挂着鼻涕的同伴。
  长大后我明白其实吸引女孩子的方法有很多,比如打篮球弹吉他写情书送礼物,再长大些可以开着跑车送她一串钥匙
  在小学我们没接触过物理,不了解建筑的受力程度,等到袁治和惠普以及其他十几个男生一起堆在瓦背上的时候,屋顶突然坍塌了,落在了底下的教室里。
  by《萌芽;不,完美》――恶童
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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