7、A∨C 终止性的依赖对框架解析

A∨C 终止性的依赖对框架解析

1. 稳定极小性与深度归约

在 A∨C 理论 E 中,非 E - 终止项的稳定极小性在内部 (ExtE(R), E) - 重写时无法保持。例如,项 u = f(f(1, 1), 2) 是稳定极小的,即 u ∈ M∞,R,E,但经过重写 f(f(1, 1), 2) >Λ−→R f(f(0, f(1, 2)), 2) 后,f(f(0, f(1, 2)), 2) 不属于 M∞,R,E,因为它包含非 (ExtE(R), E) - 终止的子项 f(1, f(2, 2))。

为解决这个问题,引入深度归约的概念。深度归约是内部 (ExtE(R), E) - 重写的一种限制,记为 >1,2−→ExtE(R),E。对于 t ∈ T(Σ, X),t >1,2−→ExtE(R),E s 的条件如下:
- 若 t = σ(u) 对于某些 u = v ∈ E 或 v = u ∈ E 且 u|p ∉ X,p ∈ {1, 2},则存在位置 q ∈ Pos(t) 使得 q > p 且 t q−→ExtE(R),E s;
- 否则,q > Λ。

显然,>1,2−→ExtE(R),E ⊆ >Λ−→ExtE(R),E。深度归约能保持非 E - 终止项的稳定极小性,即若 R = (Σ, E, R) 是 A∨C - 重写理论,t ∈ M∞,R,E,且 t >1,2−→∗Ext(R),E s 且 s 是非 E - 终止的,则 s ∈ M∞,R,E。

对于稳定极小的非 A∨C - 终止项,有如下定理:对于所有 s ∈ M∞,R,E,存在 l → r ∈ ExtE(R) 和替换 σ 使得 s (∼E ◦ &g

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与长短期记忆网络(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与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线系统的预测任务。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,突出其在科研与工程应用中的实用。; 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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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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