二分查找

本文介绍了一种在有序数组中进行高效搜索的方法——二分查找算法,并提供了完整的Java实现代码。该算法通过不断缩小搜索范围来提高查找效率。
import java.util.Arrays;

public class SJJG {
   public static void main(String [] args){

       // 二分查找的前提是,数据集有序
       int[] a = {1,3,5,6,7,9,10,11,13,14,16,19,20,107};
       System.out.println(binarySearch(a, 14));
       System.out.println(Arrays.binarySearch(a, 14));// 返回元素索引
   }
   public static int binarySearch(int [] num , int des){
        int start = 0;
        int end = num.length -1;
        while(start <= end){
            int mid = (start + end) / 2 ;
            if(num[mid] == des){
               return num[mid];
            }else if(num[mid] < des){
                start = mid + 1;
            }else if(num[mid] > des){
                end = mid -1;
            }
        }
        return -1;
   }
}

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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