2、标准模板库回顾

标准模板库回顾

1. 历史

标准模板库(STL)的发展历程可以追溯到1976年。那时,Alexander Stepanov在莫斯科出生,并学习数学。他觉得数学过于抽象,于是转向编程。Stepanov早期的一项工作是参与开发用于控制水电站的小型计算机。这段经历让他深刻体会到软件可靠性和效率的重要性。1976年,他在医院因食物中毒而陷入谵妄状态时,突然意识到加法的结合性使得并行计算成为可能。他进一步将这一想法用数学语言表达为并行约简算法与半群类型的关系。经过几年的努力,他提出了一个基本原则:算法定义在代数结构上。这一原则后来成为STL的核心思想之一。

STL的引入极大地改变了C++编程范式,提供了高效、通用的组件,使得程序员可以专注于业务逻辑,而不必重复实现常见的数据结构和算法。STL的核心组件包括迭代器、容器和算法。这些组件相互协作,共同构成了一个强大而灵活的工具集。

2. 迭代器

2.1 迭代器的概念

迭代器是STL中极为重要的概念。它是一种泛化的指针,能够在序列中的元素之间移动,并访问这些元素。迭代器充当容器和算法之间的桥梁,使得算法可以独立于具体的容器类型进行操作。通过使用迭代器,STL实现了代码的高复用性和灵活性。

2.2 迭代器的作用

迭代器不仅用于遍历容器中的元素,还可以作为容器和算法之间的接口。算法通过迭代器接收输入并发送输出,从而实现了容器和算法的解耦。例如, copy 算法可以将一个容器中的元素复制到另一个容器中,而无需关心具体的容器类型。

3. 迭代器类别

迭代器分为五种类别,每种类别具有不同的功能

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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