4、状态的本体论:概念、模型与求解

状态的本体论:概念、模型与求解

1. 引言

状态的概念在计算系统分析中无处不在。状态为动态过程引入了无法从外部直接观察到的内涵内容。若没有状态,过程仅由其输入 - 输出行为定义,通常会朝着最终结果运行,即计算某个函数。而引入对系统执行有因果影响的内部数据,可视为将函数概念扩展到过程概念的一步,此时过程不再保证会终止。

1.1 硬件层面

从组合电路到时序电路的发展体现了这一转变。组合电路是仅根据给定输入产生值的逻辑电路;时序电路则具有“记忆”功能,其内部状态不仅取决于输入数据,还依赖于先前的执行历史。实现状态行为的基本电路元件是触发器,它能在虚拟反馈回路中存储一位数据,并且这类电路通常还具备时钟机制。具有状态的电路对于构建功能完备的计算机系统至关重要,因为计算机系统需要寄存器、算术处理器、指令排序、存储等功能。

1.2 软件层面

这一区别表现为执行特定算法后终止的程序(如编译器、文本分析器、定理证明器、数据库搜索程序)与运行时与环境交互的程序(如文本编辑器、Web 服务器、操作系统)之间的差异。对于后者,程序在某一时刻的行为不仅取决于当前用户输入,还可能受先前历史的影响,因此需要额外信息来确定程序在给定时刻的行为。

1.3 语言设计层面

内涵数据的存在是纯函数式语言和命令式(包括面向对象)语言之间的重大区别之一。由于引用透明性,纯函数式语言中表达式的含义独立于执行上下文或历史。相反,命令式语言允许对数据进行破坏性操作,从而使数据结构的内部内容能够随时间变化。

纯函数式语言非常适合编写需要以算法复杂方式转换输入数据的程序,其语法与所计算函数的实际数学定义非常接近,因此比命令

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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