线程

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <semaphore.h>

char* data[5];//字符指针数组,存人名
int size = 0;//元素数量
//pthread_mutex_t lock;//1 定义互斥
sem_t sem;
void* task(void* p){
  //pthread_mutex_lock(&lock);//3 加锁
  sem_wait(&sem);
  char* name = (char*)p;
  data[size] = name;//data[1] = "gy",cpu归id2
  usleep(100000);//data[1] = "zf",cpu让出来
  size++;
  sem_post(&sem);
  //pthread_mutex_unlock(&lock);//5 解锁
}//size = 3
int main(){
  data[size] = "liubei"; size++;
  sem_init(&sem,0,1);
  //pthread_mutex_init(&lock,0);//2 初始化
  pthread_t id1,id2;
  pthread_create(&id1,0,task,"guanyu");
  pthread_create(&id2,0,task,"zhangfei");
  pthread_join(id1,0); pthread_join(id2,0);
  //pthread_mutex_destroy(&lock);//6 销毁
  sem_destroy(&sem);
  int i;
  for(i=0;i<size;i++) printf("%s\n",data[i]);
}


jion

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>

void* task(void* p){//传参时可以把整数当地址传进来
  int i = (int)p;
  printf("i=%d\n",i);  }
void* task1(void* p){//在线程中保证传入的地址有效
  sleep(1);
  int* pi = (int*)p; printf("%d\n",*pi); }
int main(){
  pthread_t id;  int x = 100;
  int res = pthread_create(&id,0,task,(void*)x);
  if(res) printf("%s\n",strerror(res));//判断出错
  pthread_join(id,0);//main线程等待task
  int* pp = malloc(4); *pp = 100;
  pthread_create(&id,0,task1,(void*)pp);
  free(pp); pthread_join(id,0);
}


#include <stdio.h>
#include <pthread.h>

char* data[5];//字符指针数组,存人名
int size = 0;//元素数量
pthread_mutex_t lock;//1 定义互斥
void* task(void* p){
  pthread_mutex_lock(&lock);//3 加锁
  char* name = (char*)p;
  data[size] = name;//data[1] = "gy",cpu归id2
  usleep(100000);//data[1] = "zf",cpu让出来
  size++;
  pthread_mutex_unlock(&lock);//5 解锁
}//size = 3
int main(){
  data[size] = "liubei"; size++;
  pthread_mutex_init(&lock,0);//2 初始化
  pthread_t id1,id2;
  pthread_create(&id1,0,task,"guanyu");
  pthread_create(&id2,0,task,"zhangfei");
  pthread_join(id1,0); pthread_join(id2,0);
  pthread_mutex_destroy(&lock);//6 销毁
  int i;
  for(i=0;i<size;i++) printf("%s\n",data[i]);
}




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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值