lua简单教程

Lua入门指南
本文介绍了Lua脚本语言的基础知识,包括环境配置、基本语法、数据类型等,并提供了首个Lua程序的编写示例。
lua 是个小巧的脚本语言,但缺乏强大的库的支持,一般配合C/C++等宿主语言,不单独使用。
一 环境
    下载安装后,将lua主目录添加入环境变量比如LUA_HOME = f:\Program Files (x86)\Lua\5.1,启动控制台,输入lua,能进入lua控制台.
第一个lua脚本,  新建一个文本文件,输入print("hello world")     然后保存为hello.lua,  进入入控制台输入lua hello.lua. 即可看到hello world 表示执行成功。
要退出可以通过执行os.exit()来退出lua

二  语句块
     一个lua脚步文件或控制台模式下每一行都是一个块。lua可以执行一系列的块,用参数-l  , 例如有a,b两个文件链接到一起执行,lua -la -lb;  参数-i
是进入命令行模式。另一种链接方式是使用dofile函数, 例如dofile("a.lua")

三  语法
     注意事项:lua是大小写敏感的,单行注释--,  多行注释--[[ --]]
     基本数据类型:nil  boolean  number string  userdata  function  thread  table。  type函数可以取得变量或值的类型。
    nil 相对于空,boolean 值为true或false,值得一提的是lua的控制结构除了false和nil以外,其它都为真,包括0和空串。string类型,是不可修改的。lua可以高效处理长字符串,1M以上的字符串很常见,可以使用单引号或双引号来表示string  '\'为转义字符,
    

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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