UseRegularExpression.java

本文提供了一个使用Java实现的正则表达式匹配示例,包括字符串替换、手机号码、URL链接及电子邮件地址的格式验证。

import java.io.*;

 

public class UseRegularExpression{

  public static void main(String args[])throws IOException{

    BufferedReader reader=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));

 

    System.out.println("abcdefgabcabc".replaceAll(".bc","###"));

 

    String phoneEL="[0-9]{4}-[0-9]{6}";

    String urlEL="<a.+href*=*['/"]?.*?['/"]?.*?>";

    String emailEL="^[_a-z0-9-]+(.[_a-z0-9-]+)*$";

 

    System.out.print("输入手机号码: ");

    String input=reader.readLine();

 

    if(input.macthes(phoneEL))

      System.out.println("格式正确");

    else

      System.out.println("格式错误");

 

    System.out.print("输出href标签: ");

    input=reader.readLine();

 

    if(input.matches(urlEL))

      System.out.println("格式正确");

    else

      System.out.println("格式错误");

 

    System.out.print("输入电子邮件 ");

    input=reader.readLine();

 

    if(input.matches(emailEL))

      System.out.println("格式正确");

    else

      System.out.println("格式错误");

  }

}

   

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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