42、前向闭包与有限变体属性的研究

前向闭包与有限变体属性的研究

1. 冗余性的更强概念

在规则的世界里,规则之间存在着实例关系。规则 $\rho_1 = l_1 → r_1$ 是规则 $\rho_2 = l_2 → r_2$ 的实例,当且仅当存在一个替换 $\sigma$,使得 $\sigma(l_2) = l_1$ 且 $\sigma(r_2) = r_1$,记作 $\rho_2 ⊒ \rho_1$ 或 $\rho_2 ⊒_{\sigma} \rho_1$(当替换 $\sigma$ 有重要意义时)。例如,规则 $f(x, x) → x$ 就是规则 $f(x, y) → x$ 的一个实例。

规则 $\rho$ 在集合 $R$ 中是冗余的,有两种情况:一是它在 $R$ 中严格冗余(即 $\rho$ 的每个基实例在 $R$ 中都严格冗余);二是 $R$ 中存在规则 $\rho’$,使得 $\rho’ ⊒ \rho$。这里有一个引理:若 $R$ 是一个收敛的重写系统,且规则 $l → r$ 在 $R$ 中冗余,那么对于任何替换 $\theta$,规则 $\theta(l) → \theta(r)$ 在 $R$ 中也冗余。

2. 前向闭包

前向闭包是重写系统中的一个重要概念。对于重写系统 $R$ 中的两个规则 $\rho_1 = l_1 → r_1$ 和 $\rho_2 = l_2 → r_2$,以及 $r_1$ 中的位置 $p$,定义 $\rho_1 ⇝_p \rho_2 := \sigma(l_1 → r_1[r_2]_p)$,其中 $\sigma = mgu(r_1|_p =? l_2)$,这被称为 $\rho_1$ 和 $\rho_2$ 在位置 $p$ 的前向重叠。

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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