_3_4_变量和常量

本文详细介绍了Java中变量和常量的概念及其使用方法。包括如何声明与初始化变量、常量的区别,以及如何在程序中正确使用它们。通过实例展示了局部变量与全局变量的作用域区别。
package _3_4_变量和常量;

public class _3_4_Example {
	
	static final float PI=3.1415926f;//声明全局常量,带final不可修改
	static int number=23;//静态全局常量,可修改

	public static void main(String[] args) {
		// TODO 自动生成的方法存根
		
		//声明变量
		int testInt=10;//声明变量testInt并且赋值
		System.out.println("testInt的初值是"+testInt);
		testInt=100;
		System.out.println("testInt现在的值是"+testInt);
		
		//PI=3.45;
		System.out.println("number="+number);
		number=45;
		System.out.println("PI="+PI);
		System.out.println("PI="+_3_4_Example.PI);
		System.out.println("number="+number);
		
		int number=78;//局部变量
		System.out.println(number);
		System.out.println(_3_4_Example.number);//全局变量

	}

}

 

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。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,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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