36、语法学习中的范数、树重写系统与通用学习算法

语法学习中的范数、树重写系统与通用学习算法

1. H¨older 范数与语言层次定理

1.1 H¨older 范数定义

H¨older 范数是一类重要的范数,其形式为 $|x | p = (\sum {i=1}^{n} |x_i|^p)^{\frac{1}{p}}$,其中 $x \in R^n$ 且 $p \geq 1$。当 $p = 1$ 时,它就是求和界限;当 $p \to \infty$ 时,它是最大界限;当 $p = 2$ 时,得到的是欧几里得距离界限。

1.2 相关命题与定理

  • 命题 5
    • 对于任何 $p \geq 1$,有 $|x |_{\infty} \leq |x |_p$。
    • 在一维空间中,对于任何 $p \geq 1$,有 $|x |_{\infty} = |x |_p$。
  • 定理 7 :固定有限字母表 $\Sigma$ 和 $p \geq 1$,层次结构 $LH(k,p)(\Sigma)$ 和 $FLH(k,p)(\Sigma)$ 中的族都具有有限弹性。
  • 定理 8 :对于任何 $k, p \geq 1$,有 $LH(k,p)(\Sigma) \subsetneq LH(k + 1,p)(\Sigma)$。
  • 定理 9 :对于任何 $k, p \geq 1$,有 $FLH(k,p)(\Sigma)
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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