16、Bison语法解析器使用指南:从基础到高级应用

Bison语法解析器使用指南:从基础到高级应用

1. 运算符优先级与结合性

运算符按照优先级递增的顺序进行声明。在同一行声明的所有运算符具有相同的优先级。例如,Fortran语法可能包含以下内容:

%left '+' '-'
%left '*' '/'
%right POW

这里优先级最低的运算符是 + - ,中等优先级的运算符是 * / ,最高优先级的是 POW ,它代表 ** 幂运算符。

当出现移进 - 归约冲突时,Bison会比较可能移进的标记的优先级和可能归约的规则的优先级。如果标记的优先级更高,则进行移进操作;如果规则的优先级更高,则进行归约操作。如果两者优先级相同,Bison会检查结合性:如果是左结合的,则进行归约;如果是右结合的,则进行移进;如果是非结合的,Bison会生成错误。

优先级声明主要用于处理表达式语法,例如:

expr OP expr

表达式语法几乎总是使用优先级声明。另一个常见的用途是处理 if/then/else 结构,可以更轻松地解决“悬空else”问题。

2. 递归规则

为了解析长度不定的项目列表,可以编写递归规则,即根据自身定义的规则。例如

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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