19、Bison语法中的歧义、冲突及错误处理

Bison语法中的歧义、冲突及错误处理

1. Bison语法冲突类型及解决方法

在使用Bison进行语法解析时,可能会遇到多种冲突问题,下面详细介绍不同类型的冲突及其解决办法。

1.1 嵌套循环冲突(Shift/Reduce)

当语法中有两个嵌套的列表创建循环,且没有标点符号来表示外部列表条目的边界时,就会出现这种冲突。例如:

start:           outerList Z ;
outerList: /* empty */
      |    outerList outerListItem ;
outerListItem:   innerList ;
innerList: /* empty */
      |    innerList innerListItem ;
innerListItem:   I ;

解决这种冲突的方法取决于你希望将重复项视为一个外部循环和多个内部循环,还是多个包含一个内部循环的外部循环。
- 多个外部循环 :移除内部循环

start:              outerList Z ;
outerList:    /* empty */
      |       outerList innerListItem ;
innerListItem:      I ;
  • 多个内部循环 :移除外部循
【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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