正则表达式,检索一个字符串中是否包含另外一个字符串,字符串是中文就报错

number007cool 2020-06-04 11:11:54
Regex r = new Regex("abc"); // 定义一个Regex对象实例
Match m = r.Match("123abc456"); // 在字符串中匹配
if (m.Success)
{
Console.WriteLine("Found match at position " + m.Index); //输入匹配字符的位置
}


如果把 abc 123abc等换成中文就报错


System.ArgumentException”类型的未经处理的异常在 System.dll 中发生
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引用 2 楼 number007cool 的回复:
我用的contains 就可以了。
那也行,最后实际还是调用的IndexOf 方法
number007cool 2020-06-04
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引用 1 楼 大西瓜一块五一斤♏ 的回复:
把你改成中文的发下,你这报的参数异常错误,而且你只是要查是否包含改成String.IndexOf 方法就可以了,速度还比正则快
中文比如,在 我是个程序员 中找 程序员,找到返回真,但是正则表达式检测中文有点鸡肋啊
number007cool 2020-06-04
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我用的contains 就可以了。
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把你改成中文的发下,你这报的参数异常错误,而且你只是要查是否包含改成String.IndexOf 方法就可以了,速度还比正则快
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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 BP神经网络轴承故障诊断系统是一种基于人工神经网络技术的智能诊断工具,专门用于识别和分析机械设备轴承的故障情况。该系统的核心是BP神经网络(即反向传播神经网络),它能够模拟人脑的工作方式,通过学习和训练来处理复杂的非线性问题,从而对轴承的健康状态进行精准评估。 BP神经网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层构成。输入层接收来自传感器的信号,如振动数据或声音频率,这些信号反映了轴承的运行状态。隐藏层负责对输入数据进行特征提取和转换,将原始信号转化为更具价值的信息。输出层则输出最终的诊断结果,例如轴承是否正常、轻微磨损或严重损坏等。 在诊断过程,数据预处理是至关重要的步骤。原始的振动或声学数据通常含有噪声,且不同传感器的数据可能缺乏可比性。因此,需要对这些数据进行滤波、归一化等处理,以提高数据质量。预处理后的数据随后被输入到BP神经网络。在训练阶段,网络通过反向传播算法调整权重和阈值,使预测结果尽可能接近实际故障类型。这一过程利用了梯度下降法,通过计算误差梯度来更新网络参数,以最小化损失函数(通常是均方误差,用于衡量预测值与真实值之间的差异)。 BP神经网络的性能受到多种因素的影响,包括网络结构(如隐藏层的数量和每层的神经元数量)、学习率以及训练迭代次数等。优化这些参数对于提升诊断精度和速度至关重要。此外,为了验证和提升模型的泛化能力,通常采用交叉验证方法,将数据集分为训练集、验证集和测试集。其,训练集用于训练网络,验证集用于调整网络参数,测试集则用于评估模型在未知数据上的表现。 总体而言,BP神经网络轴承故障诊断系统凭借其强大的学习和泛化能力,通过对机械设备振动和噪声数据的分析,能够实现对轴承故障的精确识别。该系统有助于提前发现设备故障隐患,减少停机时间,提高生产效率,对工业领域

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