32、代数表达式建模与应用

代数表达式建模与应用

1. 代数表达式建模

在代数中,像 $3x^2 + x$ 这样的表达式可以拆分为 $3x^2$ 和 $x$ 的和。这里,$3x^2$ 是 3 和 $x^2$ 的乘积,而非 $3x$ 的平方,这遵循了常规的运算顺序。

我们可以把乘法和加法等运算看作是将两个或多个代数表达式组合成一个更大表达式的方式,而运算符则是将现有表达式拆分为更小表达式的有效位置。在函数式编程术语中,这种将小对象组合成大对象的函数通常被称为组合器。以下是表达式中涉及的一些组合器:
- $3x^2$ 是表达式 3 和 $x^2$ 的乘积。
- $x^2$ 是一个幂运算,即表达式 $x$ 的 2 次幂。
- 表达式 $\sin(x)$ 是函数应用,由表达式 $\sin$ 和表达式 $x$ 构建而成。

变量 $x$、数字 2 或函数 $\sin$ 不能再进一步拆分,我们将它们称为元素。例如表达式 $(3x^2 + x)\sin(x)$,虽然它只是页面上的一串符号,但这些符号以特定方式组合,传达了一定的数学意义。我们可以通过构建表达式树来直观展示这个表达式是如何由其底层元素构建的。

1.1 构建表达式树

元素 3、$x$、2 和 $\sin$,以及加法、乘法、幂运算和函数应用这些组合器,足以重建整个表达式 $(3x^2 + x)\sin(x)$。构建步骤如下:
1. 首先,使用幂组合器将 $x$ 和 2 组合得到 $x^2$,如下图所示:

graph LR
    x --> x2
    2 --> x2
    x2[
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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