7、Java 字符串正则友好方法全解析

Java 字符串正则友好方法全解析

1. 正则表达式与字符串对象的特殊字符处理

在使用正则表达式和字符串对象时,有一个重要的注意事项:特殊字符,如数字 \d 和单词标记 \w 等,在传入字符串时需要进行两次分隔。例如,要在 Java 字符串对象中搜索数字,必须将 \ 字符的数量翻倍,即 \d 在 Java 字符串中要写成 \\d

下面通过一个例子来说明处理特殊字符时可能遇到的问题。假设要将字符串 "I want to use a d character" 中的每个 d 替换为 \d ,以下是尝试的不同代码及结果:

// 代码 1:编译失败,非法转义字符错误
String tmp = "I want to use a d character";
String retval  = tmp.replaceAll("d","\d");

// 代码 2:编译通过,但结果不符合预期,无变化
String retval  = tmp.replaceAll("d","\\d");

// 代码 3:编译失败,非法转义字符错误
String retval  = tmp.replaceAll("d","\\\d");

// 代码 4:成功替换
String retval  = tmp.replaceAll("d","\\\\d");

在代码 4 中,

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神经网络与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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