1、探索自动化交互编程:Expect 与 Tcl 的强大组合

探索自动化交互编程:Expect 与 Tcl 的强大组合

1. Expect 简介

1.1 为何需要 Expect

Expect 是用于自动化交互工具的软件套件,它既受欢迎又带来了一些困扰。受欢迎是因为它让人们能更轻松地完成任务,甚至能完成以前不敢尝试的事情,它是一种全新类型的工具,解决了过去未被视为问题的难题。然而,随着功能的增加,它变得更加复杂,人们不断询问相关问题。虽然 Expect 有“手册页”,但很多请求的信息并不适合放在那里,本书就是为了详细介绍这些内容而编写的。

一些流行的 shell(如 Korn shell、Z shell)虽提供了协进程,但无法访问伪终端,也没有内联流模式匹配功能,大多数 shell 甚至连协进程都没有。此外,像 Emacs 和 Perl 等环境虽有类似 Expect 的功能,但使用起来较为困难,因此 Expect 对 shell 程序员来说仍然非常重要。

1.2 Expect 的起源

最初,Expect 被视为一个简单的实验项目,用于展示处理交互自动化的通用方法的必要性。作者期望当时流行的 shell 能很快集成这些功能,从而无需使用额外的工具。但事与愿违,Expect 逐渐发展起来。

在开发 Expect 的过程中,作者最初考虑借用 shell 并集成 Expect 原语,但由于 shell 的复杂性和维护难度,这个想法被放弃。直到 1990 年,作者在华盛顿特区的 USE NIX 会议上了解到 John Ousterhout 设计的 Tcl 语言,它是一种专为嵌入应用程序而设计的小型简单语言。作者在下载 Tcl 八天后就开发出了一个原始版本的 Expect,包含了 sen

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,注重理论分析仿真验证相结合。
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