19、进程代数中的通信与限制:RCS 与 FNM 解析

进程代数中的通信与限制:RCS 与 FNM 解析

1. RCS 进程代数

1.1 RCS 语法定义

RCS 进程代数的项由动作和常量生成,其抽象语法如下:
- 顺序项(sequential terms):
- (s ::= 0 | \mu.q | s + s)
- (q ::= s | C)
- 无限制项(restriction - free terms):(t ::= q | t | t)
- 一般项(general terms):(p ::= t | (\nu a)p)

这里,通常假设 (Const(p)) 是有限的,并且任何常量 (C) 由语法类别 (s) 中的进程定义。与 FNC 的唯一区别是动作前缀运算符 (\mu.-) 应用于类别 (q) 的进程,而不是类别 (t) 的进程。

有时,RCS 进程的语法可以更简洁地表示为:
- (s ::= \Sigma_{j\in J}\mu_j.s_j | C)
- (q ::= s | q|q)
- (p ::= q | (\nu a)p)

这更清晰地表明,RCS 进程是有限数量的(可通信的)SFM 进程的并行组合(带有外部限制)。RCS 本质上是正则 CCS。

1.2 RCS 的 LTS 语义

在 LTS 语义方面,RCS 和 SFM 具有相同的表达能力。对于任何 RCS 进程 (p),从 (p) 可达的 LTS (C_p=(P_p, sort(p), \to_p, p)) 是有限状态的,这可以通过结构归纳法证明:
- 基础情况

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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