16、Python编程:XML解析与罗马数字转换的单元测试

Python编程:XML解析与罗马数字转换的单元测试

1. XML解析脚本的整合

在Python中,我们可以编写一个命令行脚本,利用 getopt 模块来处理命令行参数。以下是脚本的主要流程:
1. 获取命令行参数 :使用 getopt.getopt 函数解析命令行参数,将结果存储在 opts args 变量中。
2. 创建生成器实例 :创建 KantGenerator 类的实例,并传入语法文件和源材料。
3. 加载语法文件 KantGenerator 实例会自动加载XML格式的语法文件,使用自定义的 openAnything 函数打开文件,再用 minidom 解析为Python对象。
4. 设置引用缓存 :在加载语法文件时,会利用XML文档的结构设置引用缓存,方便后续查找。
5. 确定源材料 :如果命令行指定了源材料,则使用该材料;否则,在语法文件中查找“顶级”引用作为起始点。
6. 解析源材料 :逐节点解析源材料,针对不同节点类型使用不同的处理函数。
7. 输出结果 :最终将解析得到的纯文本输出。

以下是部分代码示例:

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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