47、上下文无关二级树篱自动机及相关重写系统研究

上下文无关二级树篱自动机及相关重写系统研究

1. 上下文无关二级树篱自动机(CF2HA)基础

在树结构处理的研究领域中,CF2HA 有着重要的地位。CF2HA 中,$H(\Sigma \cup Q)$ 上的地面树篱之间的移动关系 $\longrightarrow_{A}$ 被定义为 $\Delta$ 所确定的重写关系。对于 CF2HA $A$ 在其某个状态 $q$ 下的语言 $L(A, q)$,它是满足 $h \longrightarrow_{A}^{*} q$ 的地面树篱 $h \in H(\Sigma)$ 的集合(这里 $q$ 代表 $q(\varepsilon)$)。若存在 $q \in Q_{f}$ 使得 $h \in L(A, q)$,则树篱 $h$ 被 $A$ 接受,$A$ 的语言 $L(A)$ 就是被 $A$ 接受的树篱集合。

CF2HA 还存在以下形式的转换,它们与 CF2HA 具有相同的表达能力:
- $p_1(\delta_1) \cdots p_n(\delta_n) \to q(\delta_1 \cdots \delta_n)$
- $p_1(p_2(\delta_1)) \to q(\delta_1)$ ,其中 $n > 0$,每个 $\delta_i$ 要么是变量 $x_i$,要么是 $\varepsilon$

例如,对于 $\Sigma = {a, b, c}$ 上的 $T$ - 模式语言,可由 $\langle\Sigma, {q_0, q_1, q_2}, {p_0}, \Delta\rangle$ 识别,其中 $\Delta = {b(x_1) \to q_0(x_1), a.q_0(x_2) \to q_1(x_2

【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作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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