18、科学先驱们的卓越贡献:从气象到视觉感知

科学先驱的跨学科贡献与影响

科学先驱们的卓越贡献:从气象到视觉感知

在科学的浩瀚星空中,有许多杰出的人物凭借着他们的智慧和毅力,为人类知识的宝库增添了璀璨的光芒。本文将介绍几位在气象学、物理学、摄影学和视觉科学等领域做出重要贡献的科学家,包括约翰·弗里德里希·威廉·冯·贝佐尔德(Johann Friedrich Wilhelm von Bezold)、恩斯特·马赫(Ernst Mach)和威廉·德·威夫莱斯利·阿比尼(William de Wiveleslie Abney)。

1. 约翰·弗里德里希·威廉·冯·贝佐尔德:气象与色彩的探索者

冯·贝佐尔德的研究领域广泛,涵盖了气象学和色彩科学。他早期的研究与闪电、雷暴及其在乡村的发展和移动相关。1885 年,他获得了柏林气象学教授职位,并组织建立了德国的天气信息系统,被誉为地球大气热力学领域的开创者,还当选为普鲁士科学院院士,于 1917 年 2 月 17 日在柏林去世。

1.1 色彩理论著作

在 1873 年至 1876 年间,他发表了多篇关于双目视觉、颜色混合和生理基础颜色的文章。1876 年,他的著作《与艺术和工艺美术相关的色彩理论》(Die Farbenlehre im Hinblick auf Kunst und Kunstgewerbe)出版,同年在美国发行英文版,一年后在俄罗斯发行俄文版,1912 年出版了修订后的第二版德文版。这本书为他在色彩与艺术领域赢得了广泛声誉。

1.2 贝佐尔德 - 布鲁克效应

在 1873 年发表的科学文章中,他报告了由于刺激的亮度或明度变化导致的表观色调变化的实验结果。这种效应后来也在孟塞尔系统中被发现,刺激在 CIE 色度图中的位置通常会随着明度的变化而有所不同。

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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