17、K-Maude与K框架下的谓词抽象收集语义

K-Maude与K框架下的谓词抽象收集语义

1. K-Maude工具概述

K-Maude是一个基于重写的工具,用于定义编程语言的语义。除了原始的预处理器将K定义包装以便Maude识别和解析外,所有语法和语义转换都在Maude内完成,借助了Maude的反射能力以及用于表示和转换元项和元模块的预定义模块。

2. 从语法到K语法和K表示
  • 抽象语法 :K运行语法仅由K标签组成。用户需将所有语法类别细分为计算类型K和KResult,工具会根据此为每个操作符号生成适当的标签。例如,条件构造的K标签声明为 “op ’if then else : →KLabel”,通过引用声明混合语法构造的标识符来避免标签符号冲突。
  • 处理数据类型 :某些类型(如整数、布尔值和标识符)需要特殊处理。引入新的计算类型Builtins,将这些类型归为内置类型并进行相应的标签注入。例如,整数通过 ‘op Int : Int →KResultLabel’ 注入到KResultLabel,标识符通过 ‘op Id : Id →KLabel’ 注入到KLabel。
  • 翻译术语 :使用上述定义的常量标签和常量注入完全替换原始语法。例如,“if a <= 2 then a = 2 ; else {}” 会被翻译为:
’if then else(’ <= (Id a(. List{K}),,Int 2(. List{K})),,
’ = ;(Id a(. List{K}),,Int 2(. Lis
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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