14、基于信念的非可转移效用联盟形成稳定性研究

基于信念的非可转移效用联盟形成稳定性研究

1. BNTUU 游戏定义

在博弈论领域,我们引入一种新型的联盟形成游戏,即基于信念的具有不确定性的非可转移效用游戏(BNTUU 游戏),它是传统非可转移效用(NTU)游戏的扩展。一个 BNTUU 游戏可定义为一个元组 ( g = (N, S, ( {s}i {f}), P, B, s^ ) ),各部分含义如下:
- ( N = {1, …, n} ) 是一组参与者,任何子集 ( C \subseteq N ) 被称为一个联盟。
- 该游戏的目标是将参与者集合划分为一个由互斥且完备的联盟组成的联盟结构 ( CS = {C_1, …, C_k} )。
- 存在一个环境状态集合 ( S ),其中一个是当前的主导状态 ( s^
)。假设联盟的结果仅由联盟本身(即其成员是谁)以及当前的主导状态 ( s^* ) 决定。
- 对于每个状态 ( s \in S ),每个参与者 ( i ) 对其所属的联盟集合有一个严格全序的真实偏好关系 ( {s}i {f} )。若参与者 ( i ) 在当前状态为 ( s ) 时更喜欢联盟 ( C_1 ) 而非 ( C_2 ),则记为 ( C_1 {s}i {f} C_2 )。

参与者无法直接观察到主导状态 ( s^ ),每个参与者 ( i ) 关联着一个状态集合 ( S_i \subseteq S ),这意味着参与者 ( i ) 有理由相信世界处于 ( S_i ) 中的某个状态,每个 ( S_i ) 被称为参与者 ( i ) 的环境信念,所有参与者的环境信念集合称为环境信念轮廓 ( P = {S_1, …, S

【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域深度学习应用研究。; 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与故障诊断的工程师,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与特征学习方法;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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