18、在K框架下基于谓词抽象的收集语义

在K框架下基于谓词抽象的收集语义

1. K框架简介

K是一个基于重写逻辑的框架,用于编程语言的设计和分析。它由配置(configurations)和规则(rules)组成。配置由K单元(cells)构成,是有标签且嵌套的结构,代表程序状态;规则分为计算规则(computational rules)和结构规则(structural rules),前者可视为程序执行中的状态转换,后者用于调整项以应用计算规则。K框架能够定义模块化且可执行的编程语言语义。

以简单的命令式语言SIMP为例,它包含简单整数算术、基本布尔表达式、赋值语句、if语句、while语句、顺序组合和代码块。SIMP的K语法、注释和语义如下表所示:
| SIMP抽象语法 | 严格属性(Strictness Attribute) | K规则(SIMP语言语义) |
| — | — | — |
| AExp ::= Var \| Int | sq | ⟨x ⟩k ⟨σ⟩state ⇒ σ[x]
i1 + i2 → i1 +Int i2 |
| BExp ::= AExp <= AExp | sq | i1 <= i2 → i1 ≤Int i2 |
| Stmt ::= skip | | skip → · |
| Stmt ::= Var := AExp |

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算子理论与递归神经网络(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与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与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与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网络结构设计与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与应用能力。
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