3、Java 与正则表达式的集成

Java 与正则表达式的集成

在之前,你可能主要专注于正则表达式本身,而较少涉及与 Java 的结合。现在,让我们来探讨一下 Java 与正则表达式是如何相互协作的。下面的示例会将 Java 代码与正则表达式结合起来,为你展示如何使用一些 J2SE 正则表达式语法。

关键信息

在深入示例之前,有两个重要信息需要了解:
1. 当在 Java 代码中使用以 \ 分隔的正则表达式元字符时,需要再次进行转义。例如, \d 在 Java 代码中要写成 \\d \s 要写成 \\s 。对于更复杂的表达式,如 (\d-)?(\d{3}-)?\d{3}-\d{4}\s ,在 Java 代码中则变为 (\\d-)?(\\d{3}-)?\\d{3}-\\d{4}\\s 。所有的 \ 字符在 String 对象中都要双写为 \\
2. 在讨论正则表达式本身时,不使用双重转义机制,但在具体的代码示例中会使用。

String.matches 方法

String.matches(String regex) String 类新增的方法。它将调用该方法的 String 与给定的正则表达式 regex 进行比较,如果

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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