19、Neo4j在影响分析与模拟中的应用

Neo4j在影响分析与模拟中的应用

1. Neo4j数据导入与基础查询

可以轻松地将示例数据集导入到Neo4j中。通过简单的查询,能查看某种类型的关系数量,从而了解数据库情况。示例数据集共有817个节点和1988个关系,这足以支持提出一些与使用场景相关的有趣问题。

2. 业务流程管理中的影响分析用例
2.1 哪些应用在哪些建筑中使用

若要使用图模型确定公司特定地点/建筑中使用的应用,Cypher查询如下:

MATCH (app:Application)<-[:USES]-(proc:Process)-[:USED_BY]->(bl:BusinessLine)-[:LOCATED_IN]->(b:Building) 
RETURN DISTINCT app.name AS Application , b.name AS Building 
ORDER BY app.name ASC;

此查询是全局查询,运行成本较高,因为在图遍历中未使用特定起始点,但对于该数据集,结果返回迅速。

2.2 如果Appl_9出现问题,哪些建筑会受影响

查询如下:

MATCH (app:Application {name:"Appl_9"})<-[:USES]-(proc:Process)-[:USED_BY]->(bl:BusinessLine)-[:LOCATED_IN]->(b:Building
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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