31、ABN验证的可判定性与复杂性结果

ABN验证的可判定性与复杂性结果

在网络协议的验证领域,可判定性和复杂性是两个关键的研究方向。本文将深入探讨异步广播网络(ABN)的覆盖性问题,分析不同邮箱结构下该问题的可判定性和复杂性。

1. 基本概念
  • 接收操作 :存在节点 $v \in V$ 和消息 $a \in \Sigma$,满足 $(L_s(v), ??a, L’_s(v)) \in R$,$del?(a, L_b(v))$ 为真,$L’_b(v) = del(a, L_b(v))$,且对于 $V \setminus {v}$ 中的每个节点 $u$,有 $L(u) = L’(u)$。
  • 本地转换与广播 :本地转换仅影响执行它的进程状态,而广播会将相应消息添加到发送者所有邻居的邮箱中。广播对发送者无阻塞,接收者可在不同时刻读取消息,这模拟了异步通信。当邮箱为空或可见元素都与消息 $a$ 不同时,接收消息 $a$ 会阻塞接收者;若邮箱中可见 $a$,则移除该消息,进程进入下一状态。
  • 执行序列 :执行是一个序列 $\gamma_0\gamma_1 \cdots$,其中 $\gamma_0$ 是初始配置,且对于 $i \geq 0$,有 $\gamma_i \Rightarrow_M \gamma_{i + 1}$。$\Rightarrow^*_M$ 表示 $\Rightarrow_M$ 的自反传递闭包,当邮箱类型在上下文中明确时,可省略 $M$。
  • 覆盖性问题 :给定协议 $P$ 及其转换系统 $T(P, M) =
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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