3、顺序多重集重写中的可逆性与确定性

顺序多重集重写中的可逆性与确定性

1. 引言

本文聚焦于(顺序)多重集处理这一计算模型。它可被视作分散上下文语法,即符号位置无关紧要。在该模型中,我们可利用抑制剂(也称为禁止上下文)和优先级这两个要素。若不使用这些要素,我们称系统为无控制的。多重集处理与膜系统密切相关,它在单个膜内按顺序工作(而非最大并行方式)。

若对字母表元素进行固定枚举,多重集就与向量同构。从这个意义上说,多重集处理对应于向量加法系统。或者,添加和移除符号可视为对计数器的递增和递减操作,即向量加法系统可被看作无状态计数器机器的一种变体。

本文旨在探讨多重集重写的可逆性、确定性及其强版本等性质。可逆性是计算系统的重要属性,已在逻辑元件电路、存储元件电路、细胞自动机、图灵机和寄存器机等领域得到深入研究。可逆性作为一种语法属性,与微观物理可逆性密切相关,因此在潜在实现中具有更好的小型化可能性。此外,可逆性本质上是反向确定性。

2. 定义
  • 多重集 :考虑一个有限字母表 (O),(O) 上的多重集是一个映射 (M: O \to N)。在本文中,我们用任意字符串 (w \in O^*) 表示多重集 (M),使得对于 (a \in O),(\vert w \vert_a = M(a)),同时要记住符号的顺序并不重要。我们对多重集使用集合包含和集合差的符号,分别表示每个符号 (a) 的 (\leq) 和 (\max()差, (0))。
  • 多重集重写规则 :规则形式为 (r: u \to v),其中 (u \in O^+),(v \in O^*)。若对于 (a \in O)
【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大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较的实用价值。; 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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