拼音转换类

中文转拼音工具类实现
import java.io.UnsupportedEncodingException;

/**
 * 拼音转换类
 * 
 * @author  
 * 
 */
public class CnToSpellUtil {

	/**
	 * 将字符串转换为拼音
	 * 
	 * @param cnStr
	 *            要转换的内容
	 * @return 拼音
	 */
	public static String toSpell(String cnStr) {
		if (StringUtil.isEmpty(cnStr))
			return cnStr;

		char[] chars = cnStr.toCharArray();
		StringBuffer retuBuf = new StringBuffer();
		for (int i = 0, Len = chars.length; i < Len; i++) {
			String ascii = getCnAscii(chars[i]);
			if (ascii.length() == 0) {
				retuBuf.append(chars[i]);
			} else {
				String spell = getSpellByAscii(ascii);
				if (spell == null) {
					char firstChar = chars[i];
					if ((firstChar >= 48 && firstChar <= 57)
							|| (firstChar >= 65 && firstChar <= 90)
							|| (firstChar >= 97 && firstChar <= 122)) {
						retuBuf.append(firstChar);
					}
				} else {
					retuBuf.append(spell);
				}
			}
		}

		return retuBuf.toString();
	}

	/**
	 * 将每个分词的首字符转换为拼音
	 * 
	 * @param cnStr
	 *            要转换的内容
	 * @return 各分词首字母拼音
	 */
	public static String getFirstSpell(String cnStr) {
		if (StringUtil.isEmpty(cnStr))
			return cnStr;

		char[] chars = cnStr.toCharArray();
		StringBuffer retuBuf = new StringBuffer();
		for (int i = 0, Len = chars.length; i < Len; i++) {
			String ascii = getCnAscii(chars[i]);
			char firstChar;
			if (ascii.length() == 1) {
				firstChar = chars[i];
			} else {
				String spell = getSpellByAscii(ascii);
				if (spell == null || "".equals(cnStr.trim())) {
					firstChar = chars[i];
				} else {
					try {
						firstChar = spell.charAt(0);
					} catch (Exception e) {
						firstChar = " ".toCharArray()[0];
						// e.printStackTrace();
					}

				}
			}
			if ((firstChar >= 48 && firstChar <= 57)
					|| (firstChar >= 65 && firstChar <= 90)
					|| (firstChar >= 97 && firstChar <= 122)) {
				retuBuf.append(firstChar);
			}
		}
		return retuBuf.toString();
	}

	/**
	 * 将字符串的首字母转换为拼音
	 * 
	 * @param cnStr
	 *            要转换的内容
	 * @return 首字母拼音
	 */
	public static String getFirstWordSpell(String cnStr) {
		if (StringUtil.isEmpty(cnStr))
			return cnStr;

		char[] chars = cnStr.toCharArray();
		for (int i = 0, Len = chars.length; i < Len; i++) {
			String ascii = getCnAscii(chars[i]);
			if (ascii.length() == 1) {
				return ascii;
			} else {

				String spell = getSpellByAscii(ascii);

				if (spell == null || "".equals(cnStr.trim())) {
					continue;
				} else {
					return String.valueOf(spell.charAt(0));
				}
			}
		}
		return "";
	}

	private static String getCnAscii(char cn) {
		byte[] bytes;
		try {
			bytes = (String.valueOf(cn)).getBytes("GBK");
			if (bytes == null || bytes.length > 2 || bytes.length <= 0) {
				return "";
			}
			if (bytes.length == 1) {
				return new String(bytes);
			}
			if (bytes.length == 2) {
				int hightByte = 256 + bytes[0];
				int lowByte = 256 + bytes[1];

				String ascii = hightByte + "-" + lowByte;

				return ascii;
			}
		} catch (UnsupportedEncodingException e) {
			return "";
		}

		return "";
	}

	private static String getSpellByAscii(String ascii) {
		if (ascii.indexOf("-") > -1) {
			return (String) CnAsciiLib.spellMap.get(ascii);
		} else {
			return ascii;
		}
	}

}


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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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