12、Python编程:条件语句、循环与随机数生成

Python编程:条件语句、循环与随机数生成

1. 条件语句概述

在编程中,条件语句是实现程序分支逻辑的重要工具。常见的条件语句有 if 语句、 if/else 语句和 if/elif/else 语句。这些语句可以根据不同的条件执行不同的代码块。

1.1 逻辑运算符

逻辑运算符在条件语句中扮演着重要角色,常见的逻辑运算符有 and or not 。以下是它们的真值表:
| 运算符 | 示例 | 结果 |
| ---- | ---- | ---- |
| and | True and True | True |
| and | True and False | False |
| and | False and True | False |
| and | False and False | False |
| or | True or True | True |
|

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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