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C-<chr> means hold the CONTROL key while typing the character <chr> Thus, C-f would be: hold the CONTROL key and type f.

 

M-<chr> means hold the META or EDIT or ALT key down while typing <chr>. If there is no META, EDIT or ALT key, instead press and release the ESC key and then type <chr>. We write <ESC> for the ESC key.

 

Here is a summary of simple cursor-moving operations:

C-fMove forward a character

C-bMove backward a character

 

M-fMove forward a word

M-bMove backward a word

 

C-nMove to next line

C-pMove to previous line

 

C-aMove to beginning of line

C-eMove to end of line

 

M-aMove back to beginning of sentence

M-eMove forward to end of sentence

 

M-< (META Less-than), which moves to the beginning of the whole text

M-> (META Greater-than), which moves to the end of the whole text

On most terminals, the "<" is above the comma, so you must use the shift key to type it.

On these terminals you must use the shift key to type M-< also; without the shift key, you would be typing M-comma.

 

C-u 8 C-f moves forward eight characters.

C-u 8 * to insert *******

 

C-g to discard

 

C-x 1One window (i.e., kill all other windows).

 

<DEL>        Delete the character just before the cursor

C-d       Delete the next character after the cursor

 

M-<DEL>      Kill the word immediately before the cursor

M-d     Kill the next word after the cursor

 

C-k     Kill from the cursor position to end of line

M-k     Kill to the end of the current sentence

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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