69、0L、DT0L、T0L 系统的无限性与有界性及双向转换器的均匀化

0L、DT0L、T0L 系统的无限性与有界性及双向转换器的均匀化

0L、DT0L 系统的无限性与有界性

在 0L 系统相关研究中,有一个重要定理:每个无限 0L 系统都有一个无限 D0L 子系统。

设任意无限 0L 系统 $G = (A, σ, w)$。根据推论 4,存在一个推导 $D : s_0 → \cdots → s_k → \cdots → s_n$,其中 $0 ≤ k < n$,$s_0 = w$,$s_k$ 包含一个 $c ∈ A$,其在 $s_n$ 中的后代字符串包含不同出现的 $c$ 和一个关键符号 $d$,并且没有更短的推导具有这些性质。

在 $s_n$ 中的 $c$ 在每个 $s_i$ 中都有一个祖先符号 $c_i$,并且每个 $c_i$ 生成一个包含在 $s_{i + 1}$ 中的字符串 $x_i$($0 ≤ i < n$)。同样,$s_n$ 中的 $d$ 在每个 $s_i$ 中都有一个祖先符号 $d_i$($0 ≤ i < n$)。

设 $m$ 是满足 $k ≤ i < n$ 且 $s_n$ 中的 $d$ 是从 $c_i$ 派生出来的最大的 $i$。直观地说,$m$ 指定了包含 $s_n$ 中 $c$ 和 $d$ 的最后一个共同祖先的字符串。

定义一个关于 $A$ 的态射 $h$ 如下:
1. 对于 $i$ 从 $n - 1$ 到 $0$,如果 $h(c_i)$ 尚未设置,则设置 $h(c_i) = x_i$。
2. 对于所有 $e ∈ A$,如果 $h(e)$ 尚未设置,若某个 $s ∈ σ(e)$ 包含一个关键符号,则将 $h(e)$ 设置为任何这样的 $s$,否则将

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优算法以提升分类性能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值