3、SCI标准及其应用解析

SCI标准及其应用解析

1. 错误检测与处理机制

在网络运行中,数据包可能会出现各种错误。当检测到数据包的CRC码无效时,就会记录错误,这样有助于定位错误源。环形网络(Ringlets)需要有一个“清理器”(scrubber)节点,它负责监控环形网络的活动以及执行网络维护功能,具体如下:
- 删除损坏或过时的数据包和空闲符号。
- 处理存在寻址错误的数据包。
- 循环传递环形网络的维护信息。

在系统初始化时,会自动识别并激活一个清理器节点。这些功能主要用于错误的检测、控制和记录,但标准并未规定如何处理和从错误中恢复,这部分工作通常由软件来完成。

2. 缓存一致性层

缓存一致性层提供了相关概念和硬件协议,使得处理器能够缓存远程内存块,同时保持内存内容多个副本之间的一致性。由于SCI网络不再有一个可供所有连接处理器监听的中央资源(如内存总线)来实现一致性操作,因此需要设计基于分布式目录的解决方案来解决缓存一致性问题。

2.1 一致性协议概述
  • 协议复杂度与可选性 :由此产生的一致性协议相当复杂,但它们的实现是可选的,即使不实现或不使用这些协议,也不会影响系统性能。
  • 协议集合 :在缓存一致性协议中,有不同的可互操作协议集,包括最小集、典型集和完整集。实现者可以根据成本与性能的权衡来选择合适的协议集。
  • 共享模型与方案 :一致性协议基本遵循多读者 - 单写者共享模型,并采用写失效方案,标准并未规定具体的一致性模型。
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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