15、加权带存储自动机的乔姆斯基 - 舒滕贝格定理

加权带存储自动机的乔姆斯基 - 舒滕贝格定理

1. 引言

经典的乔姆斯基 - 舒滕贝格定理(CS 定理)表明,每个上下文无关语言都是 Dyck 语言与正则语言交集的同态像。该定理在不同领域有诸多扩展,如树邻接文法生成的字符串语言、多上下文无关语言、索引语言以及简单上下文无关树语言的产图像等。

在特殊权重设置下,上下文无关语言的 CS 定理已被证明,即语言中的每个单词与它的推导数量相关联。之后,该定理又被扩展到交换半环上的代数(形式)幂级数,以及幺赋值幺半群上的代数幂级数,即定量上下文无关语言。同时,定量上下文无关语言也可以由幺赋值幺半群上的加权下推自动机来刻画。最近,对于完全交换强双幺半群上的加权多上下文无关语言,CS 定理也得到了证明。

经典 CS 定理中,Dyck 语言中的字母集 Y 依赖于给定的上下文无关文法或下推自动机。一种替代方法是通过一个关于双字母表的同态 g 对 Y 进行编码,得到每个上下文无关语言 L 可以表示为 (L = h(g^{-1}(D_2) \cap R)) 的形式,其中 (D_2) 是双字母表上的 Dyck 语言。

我们将证明幺赋值幺半群上加权迭代下推自动机可识别的加权语言类的 CS 定理。加权语言是从 (\Sigma^*) 到某个权重代数的映射。迭代下推的思想可追溯到早期研究,并且迭代下推自动机接受的语言类形成了一个严格的无限层次结构。我们的主要结果是关于 K - 加权带存储自动机的 CS 定理,其中 K 是任意幺赋值幺半群。

2. 预备知识
  • 符号和概念 :非负整数集(包括 0)用 (N) 表示,([n]) 表示集合 ({i \in N
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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