3、标记迁移系统及其行为等价性

标记迁移系统及其行为等价性

1. 标记迁移系统基础

标记迁移系统(Labeled Transition Systems,LTSs)是反应式分布式系统的一种简单模型,基于(可能无限的)边标记有向图。图中的节点代表系统的状态,边代表迁移,每条边标记一个动作,描述系统在该动作发生时的演变。

1.1 基本定义

  • 标签(Labels) :设 Lab 是一个可数的标签(或动作)集合,用 ℓ 表示,可能带有索引,其中包括一个特殊动作 τ 表示不可见的内部活动。
  • 标记迁移系统(Labeled transition system) :一个标记迁移系统是一个三元组 TS = (Q, A, →),其中:
    • Q 是一个非空的可数状态集合,用 q 表示,可能带有索引。
    • A ⊆ Lab 是一个可数的标签(或动作)集合,用 ℓ 表示,可能带有索引。
    • →⊆ Q × A × Q 是迁移关系。
      给定一个迁移 (q, ℓ, q′) ∈ →,q 称为源状态,q′ 称为目标状态,ℓ 称为迁移的标签。为了简便,我们假设对于任何 ℓ ∈ A,都存在一个迁移 (q, ℓ, q′) ∈ →。
      一个有根标记迁移系统是一个对 (TS, q0),其中 TS = (Q, A, →) 是一个 LTS,q0 ∈ Q 是初始状态(或根)。有时我们将有根 LTS 写成 TS = (Q, A, →, q0)。

1.2 符号表示

给定一个 LTS

【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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