78、宏反演重构:通过反向宏展开实现代码重构

宏反演重构:反向宏展开实现代码重构

宏反演重构:通过反向宏展开实现代码重构

1. 引言

代码重构是在开发阶段对代码进行的一种转换,目的是在不改变代码可观察行为的前提下提高代码质量。宏展开则是在编译阶段进行的代码转换,它将宏调用模式的实例替换为相应的宏体或模板。本文提出了一种新的重构过程——宏反演(Macrofication),即通过反向宏展开来实现代码重构。

以 JavaScript 为例,将现有代码从对象原型模式重写为类定义是一个繁琐且容易出错的过程,而宏反演可以自动完成这种转换。许多语言都允许程序员使用宏系统来定义语法扩展,本文关注的是模式 - 模板宏(pattern-template macros)。

2. 宏展开

在定义宏反演之前,先回顾一下宏展开的工作原理。代码被词法分析为一系列标记,进一步处理为标记树序列。宏有名称和规则列表,规则由模式和模板组成,模式用于匹配语法,模板用于生成语法。

宏展开过程中,对于每个标记,会在宏环境中查找匹配的宏规则。如果找到匹配的宏,则进行匹配和转录操作,直到所有宏都被展开。这个过程可能不会终止,因为规则宏是图灵完备的。

以下是一个简单的宏展开示例:

macro unless {
    rule { $x $y } => { if (! $x) $y }
}
unless (success) fail ();
expandΣ (unless · (success) fail();)
  → match (x · y, (success) fail(); , ∅)
  → match (y, fail();, [x ↦ 
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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