19、正则表达式、数据处理工具及NumPy数组的应用

正则表达式、数据处理工具及NumPy数组的应用

1. 正则表达式与grep工具

正则表达式是处理文本数据的强大工具,grep是常用的基于正则表达式进行文本查找的命令行工具。可以通过以下操作体会grep的使用:
- 比较 grep "cat" words (这两个相同命令的比较,可查看其输出的一致性)。
- 使用 grep "^$" words 查找文件中的空白行。
- 比较 grep ^[rstu]+$ words grep ^[r - u]+$ words 的匹配结果。
- 比较 "grep \^[r - u]{3}" words grep "[r - u]\{3,\}" words 的匹配结果。

此外,还可以对 words 文件进行以下挑战:
- 查找所有三个字母的单词:可使用合适的正则表达式,如 grep '^[a-zA-Z]\{3\}$' words
- 查找所有包含字母 r 的三个字母的单词: grep '^[a-zA-Z]*r[a-zA-Z]*$' words
- 查找有两个连续 a 的单词: grep 'aa' words
- 查找以 's 结尾的单词: grep "s$" words </

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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