對PL0原編譯器進行了以下的擴充：1.增加以下保留字else(elsesym), for(forsym),to(tosym),downto(downtosym),return(returnsym),[(lmparen),](rmparen)
2.增加了以下的運算符：+=(eplus),-=(eminus),++(dplus),--(dminus)
取址運算符&(radsym),指向運算符@(padsym)
3.修改單詞：修改不等號#為<>
4.擴充語句：(1)增加了else子句
(2)增加了for語句
5.增加運算：(1).++運算 (2).--運算；(3).+=運算 (4).-=運算；(5).&取址運算；
(6).@指向運算；
6.增加類型：(1).增加多維數組a[i1][i2][i3]……[i(n-1)][i(n-2)][in] (2).增加指針類型(任何變量都能存放指針，但不支持指針的指針，如b:=@@a應該改寫為c:=@a,b:=@c)
7.將過程procedure擴展為函數：(1).允許定義過程時在其后加參數(var a, var b,……..,var n) (2)允許通過指針向函數形式參數傳地址；(3)允許返回值；可以用 a:=p(a,b,c….,n) 返回
標簽：
downtosym
returnsym
elsesym
downto
上傳時間：
2016-07-02
上傳用戶：saharawalker
本人編寫的incremental 隨機神經元網絡算法，該算法最大的特點是可以保證approximation特性，而且速度快效果不錯，可以作為學術上的比較和分析。目前只適合benchmark的regression問題。
具體效果可參考
G.-B. Huang, L. Chen and C.-K. Siew, “Universal Approximation Using Incremental Constructive Feedforward Networks with Random Hidden Nodes”, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 17, no. 4, pp. 879-892, 2006.
標簽：
incremental
編寫
神經元網絡
算法
上傳時間：
2016-09-18
上傳用戶：litianchu
