12、全LOTOS的符号语义与双模拟

全LOTOS的符号语义与双模拟

1. 引言

LOTOS是一种消息传递进程代数,它结合了基本LOTOS进程语言和ACT ONE等式抽象数据类型语言。其标准语义会将进程中的每个数据变量用对应类型的所有可能值进行实例化,这会导致无限分支的转换系统,给自动化推理带来困难。虽然标准方法能轻松实现多路同步,但存在诸多缺点,如难以使用标准模型检查技术、丢失进程动作的一致性信息、无法对部分或数据参数化的行为表达式进行推理等。

解决该问题的方法有三种:
- 暴力去除数据,但会改变进程行为。
- 构建数据类型的进程表示,但进程仍为无限分支。
- 采用符号方法,如消息传递CCS的符号语义。

之前的工作在处理递归进程和实现方面存在问题,本文对定义进行了修订,旨在定义一个完整的符号框架,包括符号语义、逻辑、关系和工具,同时保留LOTOS的独特特征。

2. LOTOS的独特特征

LOTOS与大多数标准进程代数(特别是消息传递CCS)有三个显著区别:
- 多路(广播)同步 :两个动作同步时,结果动作可能参与进一步同步。LOTOS中用!和?分别表示提供单个值或一组值的事件。在底层转换系统中,通过将数据编码到!和?事件的转换中来实现多路同步。
- 值协商 :当g?x : S和g?y : S同步时,x和y会绑定到相同的值。
- 选择谓词 :可以限制数据,若谓词求值为假,则事件无法发生。与其他进程代数不同,选择谓词可引用当前事件中的数据。

这些特征使得直接应用符号转换和双模拟的概念变

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的研究生、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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