PHP异常处理

PHP的基本异常类,它提供一个不带参数的默认构造函数,一个带有两个可选参数的重载构造函数,还包括6个方法。
1.默认构造函数

throw new Exception();

getCode()。返回传递给构造函数的错误代码
getFile()。返回抛出异常的文件名
getLine()。返回抛出异常的行号
getMessage()。返回传递给构造函数的消息
getPrevious()。返回前一个异常(假设已经通过异常构造函数传入)

throw new Exception("Something bad just happened",4,$e);

getTrace()。返回一个数组,其中包括出现错误的上下文的相关信息。确切的讲,该数组包括文件名,行号,函数名和函数参数
getTraceAsString()。返回与getTrace()完全相同的信息,只是返回的信息是一个字符串不是数组。

注:虽然可以扩展异常基类,但不能覆盖之前的任何一个方法,因为他们都声明为final

try{
    $fh = fopen("con.txt","r");
    if(!$fh){
        throw new Exception("Could not open the file!");
    }
}catch(Exception $e){
    echo "Error (File: ".$e->getFile().", line ".$e->getLine(). "):".$e->getMessage();
}

2.扩展异常类

class MyException extemds Exception{
    function __construct($language,$errorcode){
        $this->language = $language;
        $this->errorcode = $errorcode;
    }
    function getMessageMap(){
        $errors = file("errors/".$this->language.".txt");
        foreach($errors as $error){
            list($key,$value) = explode(",",$error,2);
            $errorArray[$key] = $value;
        }
        return $errorArray[$this->errorcode];
    }

}

try{
    throw new MyException("english",4);
}catch(MyException $e){
    echo $e->getMessageMap();
}
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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