11、Go 包与程序:从基础到应用

Go 包与程序:从基础到应用

1. Go 包的基础

在 Go 语言里,包是代码组织和复用的关键。一个包内的成员彼此可见,这简化了代码的开发,开发者无需像在其他语言中那样构建复杂的可见性结构。例如,下面的代码展示了一个 resistor 包中的函数:

package resistor
func recip(val float64) float64 {
    return 1 / val
}

这里的 recip 函数名全为小写,意味着它不会被导出,只能在包内部使用。

2. 导入包

要使用其他包中的成员,需要使用 import 关键字。其一般格式如下:

import [package name identifier] “<import path>”

导入路径必须用双引号括起来。 import 语句还支持可选的包标识符,可用于显式命名导入的包。当有多个包需要导入时,可以使用导入块的形式:

import (
    [package name identifier] “<import path>”
)

例如,在欧姆定律的示例中,导入块如下:


                
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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