3、JR并发编程机制:操作、进程与能力的深度解析

JR并发编程机制:操作、进程与能力的深度解析

1. JR并发编程机制概述

JR为并发编程提供了丰富的机制,这些机制是对操作调用和服务方式的扩展。操作定义了通信接口,op - 方法定义了如何服务操作的调用。同时,JR支持分布式程序的构建,允许对象分布在网络中的多台机器上。

1.1 并发编程基础

  • 操作与方法 :操作声明给出参数和返回值的类型,op - 方法是操作声明和普通Java方法的缩写。例如,一个简单的op - 方法 square 可以写成如下形式:
op int square(int x) {
    return x * x;
}

它也可以等价地写成操作声明和方法的形式:

operation square(int x) returns int;
int square(int x) {
    return x * x;
}
  • 调用方式 :op - 方法可以通过调用语句或函数调用进行同步调用(call),也可以通过发送语句进行异步调用(send)。同步调用时,调用者会等待方法返回;异步调用时,发送者会继续执行。
  • 能力(Capabilities) :操作能力作为操作的指针或引用,可以赋值给变量、作为参数传递,并用于调用操作。例如:
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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