16、构建金融新体系:从货币基础到神经网络

构建金融新体系:货币与神经网络

构建金融新体系:从货币基础到神经网络

弹性样本定义与新货币概念

货币如同所有商品一样,需遵循指定质量等级的模型。先确立如“优质”或“精选”等质量标准,符合这些标准的商品价格便会随之波动。这种方式定义了价格,让市场为样本确立标准,形成平衡和相互制约的力量,其定义是动态的。

为纪念科学家马克斯·普朗克发现的普朗克常数,我们将新货币命名为“普朗克(Planck)”。普朗克常数是量子力学的基础,它改变了物理学,促使人们思考是否存在真正的常量。如今,普朗克常数在科学领域广泛应用,包括质量的定义。

货币陀螺仪:稳定的金融核心

在芝加哥,每天都能看到自然对立力量的作用。该市的大型开合桥依靠简单的平衡机械原理运作,这种桥基于平衡重原理,使其开关更加容易,就像列奥纳多·达·芬奇在15世纪建造的第一座竖旋桥一样。

然而,平衡有限数量的人则复杂得多。例如,一个成年男性和一个八岁男孩玩跷跷板,如果两人坐在相同位置,轻得多的男孩会被弹飞。但通过调整位置,找到自然的对立平衡,跷跷板就能保持水平。不过,这种方式有局限性,无法实现跷跷板的全范围运动,且能承受的重量不平衡有限。

相比之下,陀螺仪是一个更强大的模型。它能让无限数量的输入围绕一个由自然对立力量保持恒定的旋转中心运动。金融体系应以此为模型,无论世界发生什么,都有一个恒定的稳定核心。理论上,美联储应发挥这样的作用,但实际上并非如此。

在货币陀螺仪中,各种力量相互抵消,使核心保持在零,使其成为完美的无风险价值储存手段。零成为锚点,货币安全,持有它既无需支付也不会获得收益。市场而非美联储控制货币的供应和价格。这并非新想法,早在1912年,路德维希·冯·米塞斯就在《货币与信用理

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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