正则表达式--零宽断言

接下来的四个用于查找在某些内容(但并不包括这些内容)之前或之后的东西,也就是说它们像/b,^,$那样用于指定一个位置,这个位置应该满足一定的条件(断言),因此它们也被称为零宽断言。最好还是拿例子来说明吧:

(?=exp)也叫零宽度正预测先行断言,它断言自身出现的位置的后面能匹配表达式exp。比如/b/w+(?=ing/b),匹配以ing结尾的单词的前面部分(除了ing以外的部分),如查找I'm singing while you're dancing.时,它会匹配singdanc

(?<=exp)也叫零宽度正回顾后发断言,它断言自身出现的位置的前面能匹配表达式exp。比如(?<=/bre)/w+/b会匹配以re开头的单词的后半部分(除了re以外的部分),例如在查找reading a book时,它匹配ading

假如你想要给一个很长的数字中每三位间加一个逗号(当然是从右边加起了),你可以这样查找需要在前面和里面添加逗号的部分:((?<=/d)/d{3})*/b,用它对1234567890进行查找时结果是234567890

下面这个例子同时使用了这两种断言:(?<=/s)/d+(?=/s)匹配以空白符间隔的数字(再次强调,不包括这些空白符)

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值