6、Ruby 编程基础入门

Ruby 编程基础入门

1. Ruby 简介

对于许多刚接触 Rails 的人来说,Ruby 也是一门新语言。不过,如果你熟悉 Java、JavaScript、PHP、Perl 或 Python 等语言,那么学习 Ruby 会相对容易。

1.1 Ruby 是面向对象的语言

在 Ruby 中,你操作的一切都是对象,操作的结果本身也是对象。编写面向对象的代码时,通常是对现实世界的概念进行建模。例如,在在线商店中,订单项就是一个需要表示的类别。在 Ruby 中,你可以定义一个类来表示每个类别,然后使用这个类作为工厂来生成对象,即该类的实例。

对象是状态(如数量和产品 ID)和使用该状态的方法(如计算订单项总成本的方法)的组合。创建对象是通过调用与类关联的构造函数,标准构造函数是 new() 。示例如下:

line_item_one = LineItem.new
line_item_one.quantity = 1
line_item_one.sku = "AUTO_B_00"

调用方法是向对象发送消息,消息包含方法名和可能需要的参数。对象接收到消息后,会在自己的类中查找相应的方法。例如:

"dave".length
line_item_one.quantity()
cart.add_line_item(next_purchase)
submit_tag "Add to Cart"

方法调用时,括号通常是可

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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