23、XML转换:XSLT与XSLFO的应用

XML转换:XSLT与XSLFO的应用

1. 声明式模板编程

1.1 多模板XSLT程序框架

在编写XSLT程序时,若程序包含多个模板,这些模板可由XSLT处理器调用,也可由模板自身调用。多模板XSLT程序的顶级元素可使用 <xsl:transform> <xsl:stylesheet> ,版本属性无需限定。以下是多模板XSLT程序的框架示例:

<xsl:transform xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform" version="1.0">
    …
</xsl:transform>

模板的语法如下:

<xsl:template match="…">
    …
</xsl:template>

match 属性的值是一个XPath表达式,但存在一定限制,并非所有XPath轴都可用。XSLT处理器在遇到输入文档中的节点时,会运行匹配的模板。

1.2 多模板XSLT程序示例

以下是一个多模板XSLT程序的JSP示例( multiTemplate.jsp ):

<%@ taglib uri="http
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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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