lucene-索引RTF文档

本文介绍了一种使用Java内置的RTFEditorKit类从RTF文档中提取文本的方法。通过实现DocumentHandler接口,该示例代码展示了如何读取RTF文件并将其内容转换为字符串。

1、对RTF进行文本提取操作时可以使用部分JAVA标准类处理(javax.swing.text和javax.swing.text.rtf)

2、

public class JavaBuiltInRTFHanlder implementsDocumentHandler{

public DocumentgetDocument(InputSream is)throws DocumentHandlerException{

StringbodyText=null;

DefaultStyleDocument styledDoc=new DefaultSytldDocument();

try{

new RTFEditorKit().read(is,styledDoc,0);

//通过JAVA内置的RTFEditorKit类从RTF文档中提取文本的内容

botyText=sytledDoc.getText(0,styledDoc.getLength());

}

catch (IOException e){

throw new DocumentHandlerException("cannot extract text from a RTFdocument",e);

}

catch (BadLocationException e){

throw new DocumentHandlerException("cannot extract text from a RTFdocument",e);

}

if (bodyText!=null){

Document doc=new Document();

doc.add(Field.UnStored("body",bodyText));

return doc;

}

return null;

}

public static voidmain(String[] args) throws Exception{

JavaBuiltInRTFHandler handler=new JavaBuiltInRTFHandler();

Document doc=handler.getDocument(new FileInputStream(newFile(args[0]));

System.out.println(doc);

}

}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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