【摘 要】
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为了提高编程语言的并行调试和纠错分析能力,提出基于Python的函数式并行编程语言特征提取方法。建立并行编程语言的特征序列分布模型,采用连续概率密度泛函分析方法构建并行
【基金项目】
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2015年度安徽省高校自然科学重点研究项目“基于移动通讯平台的特种设备检验检测信息管理系统研究”(KJ2015A411);芜湖职业技术学院人文重点项目“大数据背景下ERP数据新价值分析与研究”(wzyrwzd201904)
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为了提高编程语言的并行调试和纠错分析能力,提出基于Python的函数式并行编程语言特征提取方法。建立并行编程语言的特征序列分布模型,采用连续概率密度泛函分析方法构建并行编程语言特征分布函数式,通过Python进行函数式并行编程语言的语义分割,提取函数式并行编程语言的语义关联特征量,根据语义关联性进行函数式并行编程语言特征优化提取。仿真结果表明,采用该方法进行函数式并行编程语言特征提取的准确性较高,语义分辨能力较强,提高了函数式并行编程语言的并行调试和纠错分析能力。
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