NFA的確定化是編譯過程中一個重要的部分，由于本程序的輸入很多，而且有多種格式的輸入，所以輸入時必須非常小心細(xì)致。本程序比較復(fù)雜，需要使用多個結(jié)構(gòu)體并使用了指針。必須將程序分解為多個子程序以降低編寫難度。想起了軟工老師的一句話：＂難事破與易＂，再復(fù)雜的事，拆成一個個簡單的小部分，逐個擊破，在拼湊起來，復(fù)雜的事也變的簡單了。適當(dāng)使用全局常量可以控制有效控制內(nèi)存溢出。由于程序較大，調(diào)試時多人協(xié)作能更容易易找出程序并成功修改。
上傳時間： 2014-01-09
上傳用戶：thesk123
云臺控制系統(tǒng)，內(nèi)有詳細(xì)說明。在編譯本章程序后，請將winio.dll、winio.vxd和winio.sys 三文件復(fù)制到可執(zhí)行文件所在目錄下, 否則WinIo庫初始化 函數(shù)initializeWinIO調(diào)用將會失敗。
標(biāo)簽： 控制系統(tǒng)
上傳時間： 2014-12-08
上傳用戶：nairui21
1）I：初始化（Initialization）。從終端讀入電文，寫到tobetrans文件中，統(tǒng)計(jì)電文的字符集合和對應(yīng)的權(quán)值集合，建立哈夫曼樹，并將哈夫曼樹存于文件hfmtree中。 （2）C：編碼（Coding ）。利用已建好的哈夫曼樹（如不在內(nèi)存，則從文件hfmtree中讀入），對文件tobetrans中的正文進(jìn)行編碼，然后將結(jié)果存入文件codefile中。 （3）D：譯碼（Decoding）。利用已建好的哈夫曼樹將文件codefile中的代碼進(jìn)行譯碼，結(jié)果存入文件textfile中。 （4）P：印代碼文件（Print）。將文件codefile以緊湊格式顯示在終端上，每行50個代碼。同時將此字符形式的編碼文件寫入文件codeprint中。 （5）T：印哈夫曼樹（Tree printing）。將已在內(nèi)存中的哈夫曼樹以直觀的方式（樹或凹入表形式）顯示在終端上，同時將此字符形式的哈夫曼樹寫入文件treeprint中。 用戶界面要求設(shè)計(jì)為“菜單”方式。 修改你的系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對你的系統(tǒng)的源程序的編碼和譯碼（主要是將行尾符編/譯碼問題）。實(shí)現(xiàn)各個轉(zhuǎn)換操作的源/目標(biāo)文件，均由用戶在選擇此操作時指定。
標(biāo)簽： Initialization 初始化
上傳時間： 2014-01-04
上傳用戶：windwolf2000
AVR MEGA162控制語音芯片控制 OSYNO6188 TTS的代碼，完成初始化及發(fā)聲測試
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：dave520l
針對工業(yè)控制過程中的實(shí)際問題，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制進(jìn)行了深入的研究，提出 了兩種新的智能預(yù)測控制算法。并結(jié)合混合仿真平臺，以平臺中非線性單變量與多變量系 統(tǒng)為控制對象，將部分算法應(yīng)用于實(shí)際控制中。
標(biāo)簽： 工業(yè)控制 實(shí)際問題 過程
上傳時間： 2013-12-10
上傳用戶：yd19890720
在一些初始化處理后，MD5以512位分組來處理輸入文本，每一分組又劃分為16個32位子分組。算法的輸出由四個32位分組組成，將它們級聯(lián)形成一個128位散列值。 首先填充消息使其長度恰好為一個比512位的倍數(shù)僅小64位的數(shù)。填充方法是附一個1在消息后面，后接所要求的多個0，然后在其后附上64位的消息長度（填充前）。這兩步的作用是使消息長度恰好是512位的整數(shù)倍（算法的其余部分要求如此），同時確保不同的消息在填充后不相同。 四個32位變量初始化為：
標(biāo)簽： 初始化
上傳時間： 2014-12-20
上傳用戶：cccole0605
20 世紀(jì)70 年代以來,人們從工業(yè)過程的特點(diǎn)出發(fā),尋找對模型精度要求不高而同樣能實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量控制性能的方法,預(yù)測控制就是在這種背景下發(fā)展起來的。預(yù)測控制技術(shù)最初由Richalet 和Cutler 提出[1 ] ,它最大程度地結(jié)合了工業(yè)實(shí)際的要求,綜合效果好,已經(jīng)在理論和應(yīng)用方面取得了顯著進(jìn)展,各種預(yù)測控制算法不斷地產(chǎn)生并得到發(fā)展。預(yù)測控制算法具有三大本質(zhì)特征:預(yù)測模型、滾動優(yōu)化和反饋校正[2 ] 。它是不斷滾動的局部優(yōu)化,而非全局最優(yōu)。預(yù)測控制的特點(diǎn):建模方便 采用非最小化描述的離散卷積和模型,信息冗余量大,有利于提高系統(tǒng)的魯棒性 采用滾動優(yōu)化策略,使模型失配、畸變、干擾等引起的不確定性及時得到彌補(bǔ),從而得到較好的動態(tài)控制性能 可推廣到有約束條件、大遲延、非最小相位以及非線性等過程,對模型精度要求不高,跟蹤性能良好,更適應(yīng)于復(fù)雜工業(yè)過程控制。
標(biāo)簽： Richalet Cutler 預(yù)測控制 20
上傳時間： 2014-01-02
上傳用戶：csgcd001
一、用GA直接訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1. BP網(wǎng)絡(luò)初始化：nninit.m――給出P，T，R，S1，S2； 2. 適應(yīng)值計(jì)算函數(shù)：gabpEval.m； 3．將遺傳算法的編碼解碼為BP網(wǎng)絡(luò)所對應(yīng)的權(quán)值、閾值函數(shù)：gadecod.m； 二、用GA先求BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，再用純BP直接訓(xùn)練BP的混合GA－BP算法 主程序：gabpfault.m 它包括以下子程序： 1. 網(wǎng)絡(luò)初始化：nninit.m――給出P，T，R，S1，S2； 2. 適應(yīng)值計(jì)算函數(shù)：gabpEval.m； 3．將遺傳算法的編碼解碼為BP網(wǎng)絡(luò)所對應(yīng)的權(quán)值、閾值函數(shù)：gadecod.m； 三、純BP 主程序：（1）bpfault.m 在MATLAB5.2上 （2）bpfault.m 在MATLAB6.5上 為后來所加
標(biāo)簽： gafault nninit BP網(wǎng)絡(luò) 程序
上傳時間： 2014-08-15
上傳用戶：litianchu
驅(qū)動IC為：s6e63d6x的OLED液晶（c0283qglc-t），基于2440的SPI初始化配置代碼
標(biāo)簽： s6e63d6x qglc-t OLED 0283
上傳時間： 2016-11-23
上傳用戶：thuyenvinh
本spi參數(shù)化通訊模塊是一個支持SPI串行通信協(xié)議從協(xié)議的SPI從接口。可通過改變參數(shù)設(shè)置傳輸?shù)奈粩?shù)，由外部控制器給定脈沖控制傳輸。
標(biāo)簽： SPI spi 參數(shù) 串行通信協(xié)議
上傳時間： 2014-09-06
上傳用戶：xuanjie
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