19、非确定有限自动机基本操作的状态复杂度

非确定有限自动机基本操作的状态复杂度

1. 引言

非确定有限自动机(NFA)在描述复杂性理论中是一个重要的研究对象。非确定性的程度对某些设备的能力和局限性的影响是一个关键问题。研究NFA基本操作的状态复杂度,有助于深入理解非确定性、歧义性与有限自动机能力之间的关系。

2. 预备知识

2.1 符号表示

  • 集合 $S$ 的幂集表示为 $2^S$。
  • 空字表示为 $\lambda$,字 $w$ 的反转表示为 $w^R$,字 $w$ 的长度表示为 $|w|$。
  • 符号 $a$ 在字 $w$ 中出现的次数表示为 $#_a(w)$。

2.2 非确定有限自动机定义

一个非确定有限自动机(NFA)是一个五元组 $\langle S, A, \delta, s_0, F \rangle$,其中:
- $S$ 是有限的内部状态集合。
- $A$ 是有限的输入符号集合。
- $s_0 \in S$ 是初始状态。
- $F \subseteq S$ 是接受(或最终)状态集合。
- $\delta : S \times A \to 2^S$ 是转移函数。

拒绝状态集合隐式地由划分 $S \setminus F$ 给出。通常假设NFA是约简的,即没有不可达状态,且从任何状态都能到达一个最终状态。如果NFA的状态数相对于所接受的语言是最小的,则称其为最小NFA。由于每个带 $\lambda$ - 转移的 $n$ 状态NFA都可以转换为一个等价的不带 $\lambda$ - 转移的 $n$ 状态NFA,为方便起见,只考虑不

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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