关于LR(k)文法分析的一种改进

本文定义了LR(k)状态表中的可去状态,并给出了利用错误延迟来删去LR(k)状态表中的可去状态的算法,证明了经过删去可去状态而得到的状态表与原状态表的等价性,说明该状态表可用LBLR(k)法进一步优化,从而进一步发展了[3]中提出的LBLR(K)优化方法。本文的方法不仅适用于LBLR(k)文法而且适用于所有LR(k)文法。     

一个有效的LR(K)分析机的分级构造算法及其文法的分划

本文提出了一个上下文无关文法的LR(k)分析机的分级构造算法及其文法的分划方法。并对K=1的情况进行了详细的讨论。该方法不仅适用于任何实际LR(K)文法并且较之[5]中方法更加有效。文中对算法的正确性进行了证明,同时指出由本文建立的强相容性标准是所有合并同心状态的相容性标准中最宽的一个。根据获得的结果。用本文中算法构造的LR(K)分析机中的状态个数与LALR(K)分析机中的状态个数相同或略多。     

应用模块法杂凑语言的上下文无关文法

编译程序的编制过程中,人们首先接触是语言,而上下文无关文法是作为程序设计语言重要的语法描述工具。因此,只有将语言用上下文无关文法表示才能使用现有的技术,从而用计算机自动实现。通过应用模块法将语言进行模块化划分,并在模块内实现杂凑,能够成功地、方便地实现语言到上下文无关文法的转换。     

一般上下文无关文法的一个分析算法

本文给出一般上下文无关文法的一个分析算法。该算法可以看成是LR分析算法的推广,它既是自底向上,又是从左到右。理论分析表明本算法对一般文法具有时间界O(n~3)这里n是输入句子的长度);对有界歧义文法时间界为O(n~2),而对LR文法时间界为O(n)。由于本算法是先将文法转换成分析表,然后用分析表来指导对句子的分析。因而在实际应用中本算法一般要比Earley算法快,另外本算法输出中包含输入句子的所有可能的分析,并且仅需一简单枚举就可从此输出中找出句子的一个分析。     

基于上下文无关文法电报译码的算法实现

对于电报译码，传统的做法是根据电报的格式用相应的程序去识别报文。这种方法能够比较可靠折识别报文。但考虑到电报格式的易变性，这种需要程序员去修改源程序的方法就显得很不规范，所以编写一个与报文格式无关的电报译码程序就显得尤为重要了。     

LL(1)分析方法中可选集算法的解析

LL(1)分析方法是一种确定的自顶向下分析方法，在语法分析中，可用来分析给定的句子是否能被特定文法所能识别．     

规范LR(K)分析算法的优化

本文在规范LR(K)分析算法的状态集上引入进栈状态的概念,并由此给出一个优化算法,旨在减少语法分析时必须下压入下推栈的状态个数,提高语法分析速度,节省下推栈空间。     

基于SCFG建模的多功能雷达状态估计算法

针对传统参数类雷达告警技术无法对多功能雷达的动态性和多功能性进行有效建模和信号分析的问题,利用基于模式类的随机上下文无关文法对MFR的信号产生机制进行数学建模,并在此基础上采用统计自然语言处理中的EM算法对SCFG产生式概率,MFR状态转移概率进行估计,采用Viterbi方法对MFR的工作状态进行估计,并且仿真分析了文法概率初值对算法估计性能的影响。仿真实验表明:该算法在赋予合适初值的情况下,估计得到的文法概率与原始值十分接近,且其状态估计正确率达到92%左右。     

关于一些新词性质的分析和判定

本文通过对一些新词,诸如＂～哥＂这类词,进行分析,从语法功能、语法特征、词汇意义、音节特征等方面着手,进而对这类新词中的一些语素的用法进行分析,从而对其用法等进行判定,并对其未来的发展趋势做出合理预测。     

基于有向图的FIRST集合求解算法

引入文法的首符集图概念，据此提出一种求解上下文无文法ＦＩＲＳＴ集合的有效算法．     

一种求解非线性方程组的单纯形算法(algorithm)——同伦算法的分析及其收敛性

本文介绍了一种求解非线性方程组的单纯形算法——同伦算法 ,并对算法进行了分析 ,证明了其收敛性定理     

一种求解非线性方程组的单纯形算法(algorithm)--同伦算法的分析及其收敛性

本文介绍了一种求解非线性方程组的单纯形算法--同伦算法,并对算法进行了分析,证明了其收敛性定理.     

（K，L）－内射性和（K，L）－伪内射性

引进了（Ｋ，Ｌ）－内射性和（Ｋ，Ｌ）－伪内射性，这里Ｋ和Ｌ分别是模范畴上短正合列类的子类和模范畴态射类的子类。然后对这样定义的广义内射性进行了不依赖于预根理论的讨论，并对伪内射性与伪投射性之间的关系作了讨论。     

灰色GM（1，1）模型参数的优化方法

灰色GM(1，1)模型的建模机理上，给出了模型参数的优化方法。提高了模型的预测精度。为实际应用提供了新的方法。     

求自由模Z（n）的子模的基的新方法

求Z^（n）的子模的基,传统的方法是用λ-矩阵,计算量较大.以模方阵为工具,给出纯数字矩阵的新的求基法,并给出全部基的公式.     

基于遗传算法的摄像机内部参数标定优化方法

基于张正友标定法,提出一种新的基于遗传算法的摄像机内部参数标定优化方法.该方法能矫正传统摄像机标定不可靠的初始化和容易陷入局部最优解而带来的精度损失,提高了摄像机内部参数的标定精度.通过与张正友标定法进行比较,证明了该方法性能稳定,能快速、准确地标定摄像机内部参数.     

论优化BP神经网络的一种改进遗传算法

为了全面优化BP神经网络,使之具有较好的泛化性能,改进并设计了一种遗传算法,并通过算法对比测试表明,改进后的遗传算法减少了内存占用量,保证了种群的多样性,提高了算法的运行速度和收敛效果。     

基于遗传算法的客车车身骨架优化设计

提出一种基于遗传算法的桁架式客车车身骨架的优化设计方法.应用有限元分析软件ANSYS建立了车身骨架有限元模型并进行计算,采用遗传算法进行优化.优化后车身总质量减轻719 kg,减重比例接近25%.结果表明,基于遗传算法的优化设计明显优于常规的数学规划方法,实现了某电动大客车车身骨架的轻量化设计.