导读:本文包含了程序解释器论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:人工智能,神经程序解释器,长短期记忆单元,门循环单元
程序解释器论文文献综述
汪权,陈瀚宁[1]（2019）在《GRU:神经程序解释器性能优化》一文中研究指出传统神经程序解释器NPI(Neural Programmer-interpreters)存在运算性能较低的问题,为了提升人工智能自动编码中训练速度,平均损失等性能,在传统神经程序解释器基础上,对其进行重构,通过采用GRU(Gated recurrent unit)为核心计算模块,引入基于枚举的程序空间搜索技术,并使用AMSGrad收敛算法改进神经程序解释器.使得重构后的神经程序解释器在训练速度上相较重构前提升了33%,在平均损失率方面下降了28%.重构后神经程序解释器运算性能方面有较大提升.(本文来源于《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
汪权[2]（2019）在《基于GRU的神经程序解释器重构及自动编程加法模型中的应用》一文中研究指出随着近些年计算机技术的快速发展,深度学习在语音处理、图像识别等领域取得了喜人的成果。这些进展使得研究人员开始考虑一个新的问题,使用人工智能相关技术来解决程序合成问题。程序合成的挑战不同于图像识别、语音处理等,其对抽象性以及严谨性的要求使得解决问题异常困难。神经程序合成作为一门迅速发展的学科,尚处于初始阶段。程序合成作为自动编程的核心问题,一旦解决程序合成问题,人类就可以让机器自己写满足任务的代码,从而降低程序员的工作量。本文主要做了以下几方面工作:一、本文先对国内外神经程序合成的相关研究做了综述,指出程序合成面临的挑战,以及当前解决神经程序合成问题存在的方法及应用。二、针对传统神经程序解释器存在训练速度慢等问题,本文对传统神经程序解释器进行重构,采用新的以GRU(Gated Recurrent Units)为核心计算单元的神经程序解释器,同时在神经程序解释器的程序空间搜索上采用了新的搜索技术,并且采用新的收敛算法对重构后的神经程序解释器优化。最后本文将重构后的神经程序解释器应用于加法模型中,研究表明,重构后的神经程序解释器在性能上有了较大提升。叁、本文实验部分基于Linux操作系统,采用Theano作为后端,以及Keras库对神经程序解释器进行重构,可以通过强大的Keras库函数可以更为简洁有效的反应出神经程序解释器的训练过程,以及对测试结果展示。(本文来源于《天津工业大学》期刊2019-01-17）
黄恭伟[3]（2018）在《STEP-NC数控程序解释器的研究》一文中研究指出STEP-NC数控程序不同于传统的G/M代码数控程序,需要通过解释程序文件提取产品的几何信息和加工信息。在分析了程序结构的基础上,使用STEP Tools公司工具STIX库,在VC++6.0环境下,创建符合AP238协议的C++类的程序解释器。解释器实现了从AP238文件中提取出产品的各种信息,为STEP-NC数控系统提供可识别的数据。(本文来源于《科学技术创新》期刊2018年13期）
徐景亮,郑联语,雷沛[4]（2013）在《基于XML的STEP-NC程序解释器设计与实现》一文中研究指出简要介绍了STEP-NC标准,分析了使用XML表达STEP-NC程序中信息的优越性;提出了STEP-NC数控程序解释器的基本框架,并阐述了各组成模块的功能;针对STEP-NC程序解释器实现的关键问题,设计并实现了信息提取与显示方式、路径规划和切削仿真等功能模块;在Visual C++6.0环境下实现了该解释器的功能,并通过STEP-NC标准中的1个测试件,实例验证了本软件的正确性及有效性。(本文来源于《新技术新工艺》期刊2013年12期）
金红[5]（2011）在《现场总线智能I/O模块用户程序解释器设计》一文中研究指出在分级计算机控制系统中,智能控制装置位于现场执行层,用于接收上一级控制装置的命令或用户程序,但命令和程序需要经过转换才能被智能节点的微控制单元执行。为此,分析用户程序的语句功能、格式、词法和符号,基于有限状态机设计用户程序解释及执行程序,并将其作为UCOS-Ⅱ任务,与其他任务构成智能控制软件。测试结果表明,该解释器能正确解释执行用户程序,依据现场环境独立执行控制任务。(本文来源于《计算机工程》期刊2011年16期）
刘春来[6]（2011）在《Siemens802D数控教学系统数控程序解释器的开发》一文中研究指出由于虚拟数控仿真技术在数控代码检验和数控教学方面具有较大的应用优势,数控仿真技术逐渐受到研究和开发人员的重视。数控程序解释器负责解释数控程序并提取加工信息,是虚拟数控仿真系统中重要的部分。由于现在流行的数控系统较多,每一个数控系统都具有自己的编程规范,所以针对不同的数控系统要开发不同的数控程序解释器。一般虚拟数控仿真系统都会集成多个数控系统的仿真,另外开发解释器需要应用编译原理的知识,这样极大的增加了数控程序解释器的开发工作量和开发难度。为了解决这一问题,数控程序解释器正朝着开放性和通用化方向发展。在实现数控程序解释器的通用性上,提出了很多方法,但只有基于规则定制的方法能够实现解释器真正意义上的通用化。但由于缺少一种完善的数控语言规则的描述方法,基于规则定制的数控程序解释器的通用性上受到了极大的限制。所以开发一种能够描述大部分数控语言规则的规则描述方法和这种规则描述的利用方式是实现解释器通用化的关键。本文应用基于规则定制的方法开发一个应用于Siemens802D数控教学仿真系统的数控程序解释器。该解释器具有一定的扩展性和兼容性,以方便将其扩展为其它数控系统的解释器。本文首先分别对数控程序的词法,语法的结构特点进行分析,并总结不同数控系统之间的语法结构差异,为数控语言规则描述方法的研究提供依据。然后借鉴编译原理中对高级程序设计语言文法的规则描述方法,提出了适合于数控程序语言的词法规则、语法规则和其特有的规则的描述方法。为了同时实现解释器的可扩展性和兼容性,将解释器开发为解释器前端(解析器)和解释器后端(虚拟机)。解释器前端利用数控语言的规则描述库对数控程序进行解析并生成中间代码,实现了解释器的扩展性;解释器后端将解析器与虚拟机床环境分开,实现了解释器的兼容性。为了对解释器进行测试,建立了一个解释器的运行环境,通过对Siemens802D数控程序的解释测试检验了解释器的性能,并通过对规则库的修改使其向FANUC Series 0i Mate-TC系统解释器扩展的测试检验了解释器的扩展能力。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2011-06-01）
于东,李筱颿,黄艳,胡毅,张晓辉[7]（2009）在《基于XML的STEP-NC程序解释器的设计与实现》一文中研究指出通过分析STEP-NC数据模型及程序结构,指出ISO10303 Part21物理文件格式数控程序不适合在网络上传输的缺点.因而在对现有数控系统进行基于STEP-NC的改造时,采用XML作为STEP-NC数控程序的文件格式,并提出面向网络化制造STEP-NC数控系统的基本框架,阐述了各组成模块的功能.同时从数据存储结构、解析XML、信息提取方法叁个方面重点介绍基于XML的STEP-NC程序解释器的设计.最后采用JAVA语言实现了该解释器的功能,并通过STEP-NC标准草案里的一个实例验证该设计的正确性.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2009年10期）
蔡坤[8]（2009）在《STEP-NC程序解释器的研究与开发》一文中研究指出国际标准化组织最近制定了新的CAD/CAM与CNC系统进行数据交换的标准--STEP-NC( ISO14649),用以取代沿用已久的G&M代码。STEP-NC是STEP标准在CNC领域的延伸,在STEP的基础上将产品的设计信息和制造信息联系起来,实现了CAD、CAM、CNC之间数据的双向传输,极大方便了系统间的信息交换和共享。研究基于STEP-NC的数控系统对构建新一代的智能化、集成化、网络化数控系统具有重要意义。本文在深入研究STEP-NC标准体系的基础上,围绕STEP-NC程序解释器的设计与开发开展了以下工作:深入分析STEP-NC数据结构和文件结构,提出STEP-NC程序解释器的系统总体结构,建立了EXPRESS语言到C++语言的映射规则,读入STEP-NC文件,利用语法检查模块检查文件的合法性,提取文件信息建立以特征类为核心的类库,将EXPRESS语言描述的实体和属性映射为类库中对应的对象及其成员,给出坐标系变换的方法,根据加工策略规划刀具路径。使用OpenGL技术实现基于STEP-NC的叁维加工过程的动态显示,模拟真实情况下的加工过程。动态显示模块能够根据程序解释器规划的刀具路径显示加工过程,反映实际的加工结果。验证路径规划的正确性,防止路径规划中的失误,避免实际加工中出现的刀具碰撞、干涉等问题。在Visual C++环境下,结合OpenGL图形函数库开发STEP-NC程序解释器及其加工动态显示系统,实现各功能模块,并运用一个实例的仿真结果对比分析验证了系统的正确性。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2009-01-01）
李建克,田锡天,杜娟[9]（2006）在《STEP-NC程序解释器的研究与开发》一文中研究指出在对STEP-NC与G/M代码进行比较的基础上,阐述了STEP-NC程序结构、特征以及其在CNC系统中的应用和地位。针对STEP-NC程序的结构特点,开发该程序解释器的数据存储结构。研究了程序解释器的算法,并通过一个实例验证了该算法的正确性。(本文来源于《机床与液压》期刊2006年06期）
牛现云[10]（2006）在《五坐标并联机床数控加工程序解释器的设计与实现》一文中研究指出并联机床是机床设计史上的一次重大革命。由于该机床的主轴与机座之间为多杆并联连接,大大提高了机床的刚度,加工质量也有了较大改进。另外,其进给速度的提高,使高速加工更容易实现。它克服了传统机床刀具只能沿固定导轨进给、刀具作业自由度偏低等固有缺陷。然而,并联机床的软件部分相当复杂。本文以东北大学设计的叁杆五自由度并联机床的数控系统开发项目为基本背景,作为其中的一个子课题,重点对数控程序解释器进行了研究。首先,本文分析了标准数控语言—RS274/NGC语言;以该语言为解释对象,采用模块化的设计思想,将数控程序解释器划分为扫描模块、词法分析模块、语法分析模块以及解释执行模块;并对各个模块的实现作了详细介绍。数控程序经过解释最终形成一系列命令,添加到任务控制器的命令队列中,然后由任务控制器根据其当前的状态进行相应处理。其次,本文结合高级语言中的控制语句和子程序的特点,实现了对宏程序和子程序的解释,它们是数控编程的重要补充。使用宏程序和子程序编程,可以减少数控编程者的重复劳动。最后,本文比较了目前应用较广泛的两种算法——B功能刀具半径补偿和C功能刀具半径补偿算法。由于后者采用直线过渡方式,可以提高零件加工效率和精度,减少磨损。因此,本文重点对C功能刀具半径补偿算法进行了分析并予以实现。(本文来源于《中国科学院研究生院（沈阳计算技术研究所）》期刊2006-05-20）
程序解释器论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着近些年计算机技术的快速发展,深度学习在语音处理、图像识别等领域取得了喜人的成果。这些进展使得研究人员开始考虑一个新的问题,使用人工智能相关技术来解决程序合成问题。程序合成的挑战不同于图像识别、语音处理等,其对抽象性以及严谨性的要求使得解决问题异常困难。神经程序合成作为一门迅速发展的学科,尚处于初始阶段。程序合成作为自动编程的核心问题,一旦解决程序合成问题,人类就可以让机器自己写满足任务的代码,从而降低程序员的工作量。本文主要做了以下几方面工作:一、本文先对国内外神经程序合成的相关研究做了综述,指出程序合成面临的挑战,以及当前解决神经程序合成问题存在的方法及应用。二、针对传统神经程序解释器存在训练速度慢等问题,本文对传统神经程序解释器进行重构,采用新的以GRU(Gated Recurrent Units)为核心计算单元的神经程序解释器,同时在神经程序解释器的程序空间搜索上采用了新的搜索技术,并且采用新的收敛算法对重构后的神经程序解释器优化。最后本文将重构后的神经程序解释器应用于加法模型中,研究表明,重构后的神经程序解释器在性能上有了较大提升。叁、本文实验部分基于Linux操作系统,采用Theano作为后端,以及Keras库对神经程序解释器进行重构,可以通过强大的Keras库函数可以更为简洁有效的反应出神经程序解释器的训练过程,以及对测试结果展示。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
程序解释器论文参考文献
[1].汪权,陈瀚宁.GRU:神经程序解释器性能优化[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版).2019
[2].汪权.基于GRU的神经程序解释器重构及自动编程加法模型中的应用[D].天津工业大学.2019
[3].黄恭伟.STEP-NC数控程序解释器的研究[J].科学技术创新.2018
[4].徐景亮,郑联语,雷沛.基于XML的STEP-NC程序解释器设计与实现[J].新技术新工艺.2013
[5].金红.现场总线智能I/O模块用户程序解释器设计[J].计算机工程.2011
[6].刘春来.Siemens802D数控教学系统数控程序解释器的开发[D].哈尔滨工业大学.2011
[7].于东,李筱颿,黄艳,胡毅,张晓辉.基于XML的STEP-NC程序解释器的设计与实现[J].小型微型计算机系统.2009
[8].蔡坤.STEP-NC程序解释器的研究与开发[D].南京航空航天大学.2009
[9].李建克,田锡天,杜娟.STEP-NC程序解释器的研究与开发[J].机床与液压.2006
[10].牛现云.五坐标并联机床数控加工程序解释器的设计与实现[D].中国科学院研究生院（沈阳计算技术研究所）.2006