3、词法分析与语法分析:原理、工具与实践

词法分析与语法分析:原理、工具与实践

1. 词法分析基础

词法分析是编译过程的第一步,它将输入的字符流转换为词法单元(token)序列。在词法分析中,正则表达式是一种强大的工具,用于描述词法单元的模式。通过正则表达式,我们可以精确地定义各种词法单元,如关键字、标识符、数字等。

1.1 确定有限自动机(DFA)的构建与优化

在构建 DFA 时,我们可以使用特定的算法将非确定有限自动机(NFA)转换为 DFA。构建完成后,“states” 数组可以丢弃,而 “trans” 数组用于词法分析。然而,构建出的 DFA 可能不是最优的,即不是识别相同语言的最小自动机。

两个状态 s1 和 s2 被认为是等价的,当且仅当从 s1 开始的自动机接受字符串 σ 时,从 s2 开始的自动机也接受 σ。例如,在某些自动机中,特定标记的状态是等价的。我们可以通过合并等价状态来优化自动机,具体做法是将 s2 的所有入边指向 s1 并删除 s2。

查找等价状态的一种简单方法是:如果 s1 和 s2 都是终态或都是非终态,并且对于任何符号 c,trans[s1, c] = trans[s2, c],则它们等价。但这种条件并不总是通用的,有些情况下需要更复杂的判断。构建 DFA 后,应用算法通过查找等价状态来最小化它是很有用的。

1.2 Lex:词法分析器生成器

DFA 的构建是一项机械任务,适合由计算机完成。因此,有自动词法分析器生成器将正则表达式转换为 DFA 是很有意义的。Lex 就是这样一个词法分析器生成器,它根据词法规范生成一个 C 程序。

词法规范包含每个词法单元类型的正则表达式和相应的动作

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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