javafuzzy的简单介绍

今天给各位分享javafuzzy的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、java中如何在map中实现一对多的关系？
• 2、ElasticSearch的match fuzzy查询参数详解
• 3、C的函数转换成java
• 4、论文中文翻译英文
• 5、英文文献 高分悬赏！谢谢

java中如何在map中实现一对多的关系？

1、可以使用MapInteger, List格式来达到一对多的关系

2、key值可以为一个整型数，作为一个类似ID主键来使用，value值可以用List集合来保存多条数据

3、这样就达到了一个key，对应多条记录。

ElasticSearch的match fuzzy查询参数详解

fuzzy在es中可以理解为模糊查询，搜索本身很多时候是不精确的，很多时候我们需要在用户的查询词中有部分错误的情况下也能召回正确的结果，但是计算机无法理解自然语言，因此我们只能通过一些算法替代语言理解能力实现类似的事情，前缀查询的实现比较简单但效果很难令人满意，就模糊查询而言es的fuzzy实现了一种复杂度和效果比较折中的查询能力。

编辑距离是对两个字符串差异长度的量化，及一个字符至少需要处理多少次才能变成另一个字符，比如lucene和lucece只差了一个字符他们的编辑距离是1。

编辑距离的一种，指两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。

允许的编辑包括：

莱文斯坦距离的一个扩展版 ，将相邻位置的两个字符的互换当做一次编辑，而在经典的莱文斯坦距离计算中位置互换是2次编辑。

ElasticSearch支持经典的Levenshtein距离和Damerau-Levenshtein距离，在es中对模糊查询的支持有两种方式match query和fuzzy query。

使用方式如下所示：

下面对他支持的参数进行一些介绍：

本次查询允许的最大编辑距离，默认不开启模糊查询，相当于fuzziness=0。

支持的格式

也可以只写 AUTO 代表默认的自动模式，相当于 AUTO:3,6

控制两个字符串匹配的最小相同的前缀大小，也即是前n个字符不允许编辑，必须与查询词相同，默认是0，大于0时可以显著提升查询性能，需要注意的是这里的 prefix_length作用在分词后的 term 级，也就是作用在每个分词的词根上而不是整个查询词上，对于上面的例子 elastic search 来说就是需要 elastic 和 search 都会严格匹配前两个字符来召回，是不是很意外。

这个参数比较迷惑，查询了相当的文档都对这个参数模糊不清，通过对Lucene源码的debug跟踪得出以下结论：

将相邻位置字符互换算作一次编辑距离，如 ab - ba，即使用Damerau–Levenshtein距离算法，默认开启，设置 transpositions=false 将使用经典莱文斯坦距离算法。

fuzzy query用法和match基本一致，参数也包含 fuzziness 、 prefix_length 、 max_expansions 、 transpositions ，唯一的不同点是Fuzzy query的查询不分词。使用方式如下：

默认为相关性算分倒序，fuzzy查询过程会改写模糊词查询term权重，编辑距离越大权重越小

query改写过程权重调整细节为：

权重调整源码见 FuzzyTermsEnum.java#L232

相关性算法默认为bm25，内建几种可供选择的算法及自定义，参见 similarity 和 Similarity module

一个调试小技巧

可以通过将字段的mapping设置为similarity= boolean来查看模糊查询的扩展词的权重，这样查询结果中的打分就是命中该词扩展词的权重

C的函数转换成java

使用词法分析可以简单的进行转换，不过问题是接口，java使用的库类和函数，c并不一定拥有，而且java运行的方式不同(java可以说是解释器的脚本，而c最终变成指令集)，并不是简单给出一个函数调用位置就可以解决的，目前的话可以实现个转化器(如果你学过编译原理)，但前提是不使用接口，或许我们可以像编译器对string类型的支持那样实现所有java的库操作，但这显然是鸡肋，因为这种方法写的java程序转换后是很难移植的(显然我是说硬件厂商不会为你天真的想法提供接口)，并且对c风格来说是一种极大的破坏，最后生成的代码既没有效率也没有可移植性和可读性

结论是你还不如自己实现一个，即使你要转化一个大游戏，这样也有效多了

论文中文翻译英文

论文对所设计的汽车销售系统进行了论述，在设计该系统前，对系统进行了详细的用户需求分析，在毕业设计过程中，首先根据用户需求分析对系统的数据库进行了精心设计，对系统进行了总体规划，然后，对系统的各个功能模块进行了详细的设计，编写了实现这些功能的程序代码。在系统的设计过程中对所设计的程序不断地进行修改与调试，使系统功能得以不断完善。该系统能在计算机上成功运行，实现汽车销售管理。

The paper to the auto sale system which designed has carried on the elaboration, before designing this system, has carried on the detailed user's needs analysis to the system, in the graduation project process, first has carried on the careful design according to the user's needs analysis to system's database, has carried on the overall plan to the system, then, has carried on the detailed design to system's each functional module, compiled has realized these function procedure code. To the procedure which designs makes the revision and the debugging unceasingly in system's design process, enables the system function to consummate unceasingly. This system can succeed the movement on the computer, realizes the auto sale management.

该系统的表现层主要使用了JSP、CSS技术，用Java语言设计了后台逻辑，使用了SQL Server 2000设计后台的数据库。系统从开始的登陆模块，到各个功能模块都反映出设计者从安全性、人性化以及实用性等方面考虑。在登陆页面的时候加入了验证码。进入系统到各个模块，都可以收索到所有用户的信息，而且用户密码是用MD5编码方式加密，因此即使有人能进入系统模块，也不用担心密码被窃取。同时如果是用普通用户或者是一般的管理员身份进入是看不到这个模块的。使用该系统，管理员可以根据市场的变动情况修改、添加或者删除有关汽车基本情况的信息。在系统的订单模块控制下，客户可以通过网络下订单。在系统中进行了图表统计，可以很直观地看到每个地区和各个年份的汽车销售情况，可以对地区和年份进行查询。系统还设计了客户反馈的功能，客户可以通过网络留下自己的意见，管理员可以对这些意见进行模糊查询、检索以及删除操作。所设计的汽车销售系统运行稳定，用户界面友好。

This system's performance level has mainly used JSP, the CSS technology, with the Java language design backstage logic, has used SQL Server 2000 to design the backstage the database. The system from the debarkation module which starts, reflected to each functional module the designer from aspects and so on security, user-friendly as well as usability considered. In lands page's time has joined the confirmation code. Enters the system to each module, may receive the rope to all user's information, moreover the user password is with the MD5 encoding method encryption, even if therefore some people can enter the system module, also does not need the worry password to steal. Simultaneously if or is the common manager status enters with the average consumer does not look at this module. Uses this system, the manager may revise, the increase or the deletion related automobile basic situation information according to the market change situation. Under system's order form modular control, the customer may adopt under the network the order form. Has carried on the graph statistics in the system, may see very intuitively each local and each year's auto sale situation, may carries on the inquiry to the area and the year. The system also designed the customer feedback function, the customer has been possible to leave behind own opinion through the network, the manager may carry on the fuzzy inquiry, the retrieval as well as the deletion operation to these opinions. Designs the auto sale systems operation is stable, the user interface is friendly.

英文文献 高分悬赏！谢谢

本节我们详细介绍硬件的实现。ANFIS控制器目标的实现需要真正具有智能的步进电机。神经模糊方法可以让电机具备适应环境条件变化的能力。步进电机在配备了这种智能控制器后，就能够按照新的数据来训练自己，更新参数，进而改变自己的行为方式。

首先我们要提到的是，ANFIS的实现需要一款能够满足所有数值计算要求的特种微处理器。按照ANFIS方法论的要求，训练是在自适应网络上完成的,它要用到相关问题变量的时间序列数据。为此，我们选用了“Jstamp”微处理器。该处理器采用JAVA作为自己的编程语言，拥有512KB的RAM内存和512KB的闪存。图13给出的就是我们在研发工作中使用的Jstamp微处理器。

ANFIS实现的总体框架结构如图14所示。图中为简化起见，我们只给出了九种模糊算法规则中的四种，但它们的结构都是类似的。从该图中我们也可以感受到ANFIS方法所具备的混合特性，因为它的前向运动采用了最小二乘方法，而后向运动采用的是后向传播算法。这些算法都是采用JAVA语言实现，它们可以随后下载到Jstamp微处理器中构成控制器。

我们还使用了一款微控制器来检测编码器的位置，这就是Ubicom公司的SX28微控制器。SX28是一种基于闪存和RISC体系结构的。图15是编码器位置检测的连接框图。

在本节中，我们将采用仿真和实验的方法对步进电机模糊控制的跟踪和自适应特性进行测试。首先，我们在图16给出了步进电机对阶跃输入信号的响应(我们用了400个采样点)。图17是使用了ANFIS方法的训练数据和测试数据后的结果。我们采用20个时间点进行训练，最终误差为0.000001，这对于该项应用是一个非常好的结果。在图18中,我们给出了模糊模型的预测值与系统实际值的对比曲线，二者实际几乎完全重合。最后,我们在图19给出实际信号与模糊模型预估信号的差异曲线。

你是研究自控的？旦愿对你有帮助！

javafuzzy的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、javafuzzy的信息别忘了在本站进行查找喔。