XML 文件解析 -- MarsChen Android 开发教程学习笔记

本文介绍了SAX(Simple API for XML)作为一种时间驱动型XML解析接口的基本原理和使用方法。SAX采用逐行扫描的方式解析XML文档,并通过一系列事件通知应用程序文档结构的变化。文章详细解释了如何创建解析工厂、设置处理器并开始解析文件。

什么是SAX
既是一种接口,也指一个软件包。作为接口,SAX 是时间驱动型XML 解析的一个标准接口。Simple API for XML.
是一种解析方式,逐行扫描,一边扫描一边解析,可以随时停止。缺点是操作起来比较复杂,向XML 中添加或删除内容比较困难。

SAX 基本原理
逐行扫描,一边扫描一边解析,可以随时停止。
解析文档的会产生一系列元素:开始解析文件【start document】,遇到文件开头【start element:(文档标签名)】,扫描内容【start clement:(内容标签名)】,显示扫描结果【characters:(内容)】,内容扫描完毕【end element:(内容标签名)】,文档扫描完毕【end element:(文档标签名)】,解析文件完毕【end document】。
SAX 解析
1、创建解析工厂:
SAXParserFactory factory = SAXParserFactory.newInstance();
XMLReader reader = factory.newSAXParser().getXMLReader();
2、设置处理器:
reader.setContentHandler(new MyContentHandler());【MyContentHandler 存放着相应的处理函数,如:start doument(),start element()……】
对应以上元素,只要实现ContentHandler 接口中调用对应方法,添加内容即可。
3、开始解析文件:
reader.parse(new InputSource(new StringReader(resultStr)));
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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