38、Ruby语言基础:字面类型与表达式详解

Ruby字面类型与表达式详解

Ruby语言基础:字面类型与表达式详解

1. 源布局

Ruby是一种面向行的语言,表达式和语句通常在一行结束时终止,但在某些情况下,解析器能判断语句未完成,此时语句会延续到下一行。
- 行延续规则
- 当一行的最后一个标记是运算符或逗号时,无需反斜杠( \ ),语句会自动延续,例如:

d = 4 + 5 +
6 + 7
- 当存在未闭合的分隔符(如括号、方括号或花括号)时,也无需反斜杠,例如:
e = (4 + 5
+ 6 + 7)
- 当一行以数字结尾时,需要使用反斜杠来延续表达式,例如:
f = 8 + 9
\
+ 10
  • 多行表达式分隔 :可以使用分号在一行中分隔多个表达式,例如:
a = 1
b = 2; c = 3
  • 注释
    • 单行注释以 # 开头,直到物理行结束,语法分析时会忽略注释。
    • 多行注释以
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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