关肇直 automation lingjunrenwu

本文回顾了著名数学家关肇直在数学教育领域的贡献。他不仅参与了《现代数学丛书》的编辑工作,还编写了多篇学术论文及教材,如《泛函分析讲义》等,展现了其对培养中国数学人才的深切关怀。


他还热心数学图书的编辑出版工作。1978年,上海科技出版社恢复出版《现代数学丛书》,他是副主任委员,为丛书的出版审阅稿件,并将自己的《现代控制理论的数学基础》列入该丛书出版。

1980年,得知上海科技出版社准备出版一套大学生数学读物的设想后,他在病榻上写了一封长达数页的复信,充满了对祖国数学人才的未来—大学生的无限希望,并提出了具体设想和意见。

下面为教学方面的论著:

1、关肇直.《关于闭图象定理的一点注记》.数学进展,3(1957),4,670—671。

2、关肇直.《关于定义在一个格上的拓朴结构的几点注记》.数学进展,3(1957),4,662—668。

3、关肇直、林群.《关于用近似方程解非线性泛函方程的近似方法》.科学记录,新辑,1(1957),6,355—358。

4、关肇直.《介绍泛函分析》.科学进展,1(1958),1—23。

5、关肇直.《泛函分析讲义》.高等教育出版社,北京:1958。

6、关肇直.《拓朴空间概论》.科学出版社,北京:1958。[2]

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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