UNIX® Shells by Example, Third Edition笔记2

本文详细介绍了egrep的正则表达式元字符及其功能,包括行首 (^)、行尾 ($)、任意单个字符 (.)、零或多个字符 (*)、字符集匹配 ([])、非字符集匹配 ([^])、一个或多个字符 (+)、零或一个字符 (?)、选择匹配 (a|b) 和分组 (()). 通过具体示例帮助读者理解这些元字符的应用。

1 egrep (Extended grep )

The main advantage of using egrep is that additional regular expression metacharacters (see Table 3.4 ) have been added to the set provided by grep. The \(\) and \{\}, however, are not allowed. (See GNU grep –E if using Linux.)

Table 3.4. egrep 's Regular Expression Metacharacters
Metacharacter Function Example What It Matches ^ Beginning-of-line anchor '^love' Matches all lines beginning with love. $ End-of-line anchor 'love$' Matches all lines ending with love. . Matches one character 'l..e' Matches lines containing an l, followed by two characters, followed by an e. * Matches zero or more characters '*love' Matches lines with zero or more spaces of the preceding characters followed by the pattern love. [ ] Matches one character in the set '[Ll]ove' Matches lines containing love or Love. [^ ] Matches one character not in the set '[^A–KM–Z]ove' Matches lines not containing A through K or M through Z, followed by ove. New with egrep: + Matches one or more of the preceding characters '[a–z]+ove' Matches one or more lowercase letters, followed by ove. Would find move, approve, love, behoove, etc. ? Matches zero or one of the preceding characters 'lo?ve' Matches for an l followed by either one or not any occurrences of the letter o. Would find love or lve. a|b Matches either a or b 'love|hate' Matches for either expression, love or hate. () Groups characters 'love(able|ly) (ov)+' Matches for lovable or lovely. Matches for one or more occurrences of ov.
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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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