过冬了

最近冷的不光是天气,还有经济大环境。这几天还看到新闻,明年的毕业生就业率将会降低。庆幸自己当年工作时没有遇到这种问题,同时也希望在明年毕业的同学们能找到称心的工作(这并不轻松,本来在经济形势好的情况下要找到自己满意的工作就不容易)

 

不过从正面的角度来看待这件事情,自己年轻的时候经历一下这种危机对自己成长有不少好处。

首先,只有在这种情况下,刚踏上社会的和在社会中没几年的年轻人才会有风险意识,并且能够做好准备来应对以后可能出现的其它危机。

其次,危机只中最能锻炼一个人,能成功渡过危机,你的人生阅历中也就多了那么一份经验。比起一路平地走来的人,受过考验的人会更加坚强,他们更懂如何去生存。

另外,从"危机"二字来看,危和机是并存的,危险中存在着机遇,把握好了,今后的人生之路会走的更好。不管怎样,都是一种人生经历。

 

最后再次祝愿同学们能顺利地读过这个“冬天“。

 

PS. 天气冷了,大家注意保暖。

 

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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