3、态射的交替迭代与科拉科夫斯基序列

态射的交替迭代与科拉科夫斯基序列

1. 引言

林登迈尔系统的一个重要应用是使用确定性系统(特别是 DOL 系统)来生成无限字。生成这些无限字有两种机制:一是对满足 “a 是 h(a) 的前缀” 的字母 a 迭代应用(非擦除)态射 h;二是以 TAG 方式对 a 迭代应用 h。这两种机制并非新事物,前者在本世纪初就被图厄使用,后者在 20 世纪 20 年代由波斯特引入,但直到约 15 年前,在贝尔斯泰尔的推动下才广为人知且流行起来,部分原因是它们在计算机图形学中很有用。

态射迭代是生成无限字的简单机制,虽能生成复杂的无限字(如图厄 - 摩尔斯字或斐波那契字),但人们自然也在寻找更复杂的机制。确定性广义顺序机(dgsm)的迭代就是这样一种方法,但它过于强大,很难给出具体的无限字例子,证明其无法通过这种方法获得。文献中引入了一种介于两者之间的情况,即有限个态射的交替迭代,并提出了统一处理这些不同机制的方法。

这种交替迭代机制是这样的:设 p 为自然数,$h_i$($i = 0, \cdots, p - 1$)是自由幺半群 $\Sigma^*$ 的态射,在每次迭代中,第 i(模 p)个字母由 $h_i$ 重写。这是态射迭代的自然且恰当扩展,同时也是 dgsm 迭代的恰当限制。在文献中,这种新机制的系统被称为具有周期控制的 DOL TAG 系统,生成的字被称为具有周期控制的 DOL TAG 字。

很容易看出,存在具有周期控制的无限 DOL TAG 字不是 DOL 字(即通过态射迭代生成的字)。文献中还证明了,存在通过 dgsm 迭代得到的无限字不是具有周期控制的 DOL TAG 字。本文将进一步研究具有周期控制的 DOL TAG 字,研究几个这样的字,并通过展示这些特定

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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