10、阿贝尔群可组合扩展与理论局部性结果

阿贝尔群可组合扩展与理论局部性结果

1. 阿贝尔群扩展相关理论

在研究阿贝尔群扩展时,我们会涉及到不同的理论组合。以带大小的树为例,需要考虑一种理论组合,即 $TT \cup T_{size} \cup AG$。
- 理论 $TT$ :该理论规则树的行为,具有单排序签名 $\Sigma_T := {E : \text{trees}, \text{binL} : \text{trees} \to \text{trees}, \text{binR} : \text{trees} \to \text{trees}, \text{bin} : \text{trees} \times \text{trees} \to \text{trees}}$,其公理化如下:
- $\forall x, y \quad \text{binL}(\text{bin}(x, y)) = x$
- $\forall x, y \quad \text{binR}(\text{bin}(x, y)) = y$
- $\forall x \quad \text{bin}(\text{binL}(x), \text{binR}(x)) = x$
- 理论 $T_{size}$ :该理论给出了函数 $\text{size} : \text{trees} \to \text{ag}$ 的公理:
- $\text{size}(E) = 0$
- $\forall x, y \quad \text{size}(\text{bin}(x, y)) = \text{size}(x) + \text{size}(y)$

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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