做人做得最失败的一次

<p><span class="gI">date</span>
<span class="gI"><span class="ik"><img src="https://mail.google.com/mail/images/cleardot.gif" alt="" width="16px" height="16px"></span>
Sat, Jan 12, 2008 at 12:57 PM</span>
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<p>一年以来,你所做的都是变本加利的事情.从开始篡改连接,隐蔽攻击,到明目张胆写入.确实你花了不少时间,但现在,你所有所做的从你一开始到我这来就是这么在做.那么,我可以不使用电脑,但不会放过你的,像你这种监听他人电话手机,窥视他人联络的一切,四处诉说别人如何不好的,你究竟想做什么呢.xiaoqiang教你,你就是做这个的是吗,典型的技术流氓!人渣.jimmy,我只要还有一口气活着,<br>
我就会不惜任何,找到你!到那时候,我想看看那个先下地狱.<br>
你有种就试试<br>
chengang</p>
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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