17、语义谓词在解析中的应用与歧义处理

语义谓词在解析中的应用与歧义处理

1. 支持多方言语法构建

在语法构建中,我们可以使用运行时布尔开关来支持多种方言。例如,对于 Java 中 enum 关键字在不同版本的处理。

1.1 谓词位置调整

可以将谓词 {java5}? enumDecl 规则中拖出,放在调用该规则之前,如下所示:

prog:
(
{java5}? enumDecl
|
stat
)+
;

这种调整在功能上是等效的,只是风格上的差异。关键在于,解析器必须在到达 enumDecl 规则中的 'enum' 标记引用之前,在 (...)+ 子规则的第一个备选分支中遇到谓词。

1.2 词法分析器中的谓词应用

在词法分析器中使用谓词可以激活或停用标记,而不是语言中的短语。以 enum 关键字为例,在 Java 5 之前的模式中,将 enum 作为普通标识符匹配;在 Java 5 模式中,将其作为单独的关键字标记。

以下是相关的词法规则:

ENUM:
'enum' {java5}? ; // must be before ID
ID
:
[a-zA-Z]+ ;

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性扰动情况下的控制性能稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性鲁棒性,支撑科研论文复现工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性系统稳定性之间平衡的理解。
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