7、COBOL语言:历史、特性与结构详解

COBOL语言详解与结构解析

COBOL语言:历史、特性与结构详解

1. COBOL语言概述

COBOL是大型机应用开发的标准语言,具备处理大规模批处理和事务处理作业等对商业用例至关重要的特性。它拥有超过350个命令,但实际开发中只需掌握有限的核心命令。

1.1 发展背景

COBOL是最古老的计算机语言之一,其起源可追溯到20世纪50年代末。当时,多种计算机语言涌现,但大多复杂,开发耗时且成本高。为满足数据处理的标准化需求,美国国防部联合IBM、Burroughs Corporation等计算机公司,以及学术界和客户,成立了数据系统语言会议(CODASYL)委员会。该委员会以Grace Hopper创建的FLOW - MATIC语言为模型设计COBOL,旨在使COBOL能在不同计算机上运行,并满足商业需求,如会计和客户报告。最终,CODASYL选定了COBOL这一名称。

1.2 版本演进

  • COBOL 60(1959年) :首个版本,存在缺陷,曾被预测难以长久,但计算机行业通过开发编译器等方式解决问题并改进语言。
  • COBOL X3.23(1968年) :随着语言流行,兼容性问题凸显,美国标准协会(现美国国家标准协会,ANSI)制定了COBOL标准。
  • COBOL 85(20世纪80年代) :再次出现兼容性问题,发布新版本解决。
  • COBOL 2002(20世纪90年代) :采用面向对象编程等现代方法。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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