22、NEXP不具有非一致拟多项式规模的ACC电路

NEXP不具有非一致拟多项式规模的ACC电路

1. 研究背景与前期成果

在计算复杂性理论领域,电路复杂度是一个重要的研究方向。多年来,众多学者在不同类型电路的计算能力和下界等方面取得了诸多成果。
- 奇偶函数与AC电路 :二十多年前,基于强大的切换引理,有研究证明奇偶函数无法由多项式规模且深度至多为 $\frac{c \log n}{\log \log n}$($c$ 为正常数)的AC电路族计算。这一结果在证明并行随机存取机模型(PRAM)的下界方面有很多应用,例如Beame和Håstad展示了具有多项式数量处理器的CRCW(并发读并发写)PRAM计算奇偶函数及相关问题的时间最优下界为 $\Omega(\frac{\log n}{\log \log n})$。
- MOD函数与ACCp电路 :Razborov和Smolensky的经典结果表明,如果 $p$ 是素数,$q$ 不是 $p$ 的幂,那么MODq函数不能由任何常深度且多项式规模的ACCp电路族计算。实际上,他们的技术在非恒定深度电路下界的情形下也适用,即MODq函数对于多项式规模且深度为 $\Omega(\frac{\log n}{\log \log n})$ 的ACCp电路仍然很难计算。
- 均匀电路的深度界 :在均匀电路的设定下,也有一些 $\Omega(\log \log n)$ 深度界的结果。例如,Allender和Gore表明,永久性函数不能由指数规模的DLOGTIME - 均匀ACC0电路计算;后来Allender证明了在DLOGTIME - 均匀阈值电路上计算永久性函数有一个较小(但仍为超拟多项式)的界;

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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