冒泡排序法

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;

namespace 数组排列
{
    
class Program
    
{
        
static void Main(string[] args)
        
{   int a=3;
        
            
int[] str = new int[542987 };//声明初始化要排序的数组
            for (int i = 0; i <= 4; i++)//比较的次数循环
            {
                
int j = 0;
                
bool comeup = false;//判断交换发生的bool变量
                while (j <= a)//数组比较循环
                {
                    
int b = 0;//这是一个中转变量
                    if (str[j] >str[j+1])//如果前一个数组成员的值大于后一个数组成员则进行值交换
                    { b = str[j+1];
                    str[j
+1= str[j];
                    str[j] 
= b;
                    comeup 
= true;
                    }

                    j
++;
                    }

                    
if (comeup==false)//如果值未进行过值交换,那么退出循环
                    {
                        
for (int l = 0; l <= 4; l++)
                        
{
                            Console.Write(str[l]);


                        }

                        
break;
                }

            a
--;//a的值减小1                                                    
            }


        }

        

    }

}

 
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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