16、Bison语法冲突解析与解决指南

Bison语法冲突解析与解决指南

在使用Bison进行语法解析时,常常会遇到各种冲突问题,这些冲突会影响解析器的正常工作。本文将详细介绍Bison中常见的冲突类型,包括归约 - 归约冲突和移进 - 归约冲突,并通过具体的语法示例来展示如何识别和解决这些冲突。

1. 状态与指针位置

在Bison中,状态和指针位置是理解冲突的基础。例如,当状态6接受6、12等数量的A时,对应的指针位置如下:

start:      threeAs X
         |      twoAs Y;
threeAs: /* empty */
       | A <1,4> A <2,5> A <3,6> threeAs;
twoAs: /* empty */
     |  A <1,3,5> A <2,4,6> twoAs;

这意味着在 threeAs 中第一个A之后,解析器可以接受6i + 1或6i + 4个A(i为0, 1等);在 twoAs 中第一个A之后,解析器可以接受6i + 1、6i + 3或6i + 5个A。

2. name.output 文件内容

name.output 文件包含了语法规则和解析器状态的详细信息,通常在文件开头会有冲突和其他错误的总结,包括因冲突而未使用的规则。对于每个状态,会列出对应的规则和位置、解析器在该状态下读取各种令牌时的移进和归约

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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