62、语言等价证明技术与斯特姆单词局部周期研究

斯特姆单词与Ostrowski表示研究

语言等价证明技术与斯特姆单词局部周期研究

语言等价证明方法相关内容

在语言等价的证明领域,基于共归纳和直到双模拟(bisimulation - up - to)的证明方法被提出。这种方法适用于由并集、连接、Kleene星号等常规操作,以及补集和交集操作表示的语言的(准)方程。

  • 双模拟相关性质 :在多种情况下,直到同余的双模拟是合理的,即任何直到双模拟都可以扩展为双模拟。
  • 相关工作回顾
    • CIRC :是一个通用的共归纳定理证明器,可处理正则表达式。
    • Isabelle和Coq实现 :基于Brzozowski导数和双模拟的各种算法已在Isabelle中实现,并在类型理论中形式化,进而在Coq中实现。
    • Kleene代数判定算法 :基于自动机但不基于导数和双模拟的高效Kleene代数等价判定算法也在Coq中实现。
    • 其他证明系统 :有基于双模拟但不基于直到双模拟的正则表达式等价证明系统,还有基于正则表达式作为类型解释的正则表达式包含性的共归纳公理化。
  • 双模拟到双相似性 :当处理语法项(如正则表达式)而非语言时,直到双相似性的双模拟概念变得相关。在相应的证明方法中,可以对导数(此时为项)进行双相似性模运算。由于我们直接处理语言,在我们的情况下不需要这样
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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