48、C++ 标准库类模板 vector 入门与异常处理

C++ 标准库类模板 vector 入门与异常处理

1. C++ 基础特性回顾

1.1 C++ 对 C 的改进

C++ 在 C 的基础上进行了诸多改进,提供了面向对象编程(OOP)能力,能提高软件的生产力、质量和可复用性。它由 Bjarne Stroustrup 在贝尔实验室开发,最初被称为“带类的 C”。

1.2 输入输出与标准库

  • 输入输出 :使用 <iostream> 头文件,通过 std::cout << 操作符进行输出, std::cin >> 操作符进行输入, std::endl 用于输出换行并刷新输出缓冲区。
  • 标准库 :C++ 程序由类和函数组成,大多数 C++ 程序员会利用 C++ 标准库中丰富的类和函数。

1.3 其他特性

  • 内联函数 :使用 inline 关键字,可减少函数调用开销。
  • 引用和引用参数 :提供传值和传引用两种参数传递方式,引用参数是对应实参的别名,能直接访问和修改调用者的数据。
  • 函数重载 :允许定义多个同名函数,但参数集不同。 </
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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