第二期|360技术话题分享夜

本期360技术话题分享夜探讨不同技术间的学习壁垒,邀请360员工分享心得,同时公布留言获奖者名单及礼品寄送事宜。

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这是第二期#360技术话题分享夜#啦,虽然由于部分原因推迟了一天。最开始设置#话题分享夜#的初心是希望能够给很多对360企业感兴趣,对某些技术内容感兴趣,对一些行业现状有着不同见解的人设立的,但初期的效果并不是很理想,也许有一天话题分享夜悄悄然不再更新。但是它存在的日子里,小编也会一直陪伴着各位订阅者。今天的话题采用网友“vvvvv”的留言建议。想知道不同技术之间学习起来技术壁垒有多大?各位360er,可以在留言区分享自己的体会心得。我们下期见。

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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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