19、计算领域的前沿探索:从滑翔机 - 食者机器到生物与量子计算

前沿计算模型综述

计算领域的前沿探索:从滑翔机 - 食者机器到生物与量子计算

1. 滑翔机 - 食者机器的状态转换与应用

滑翔机 - 食者机器是一种有趣的计算模型,其状态转换通过一系列表格来描述。状态转换表 T = Tij(0 ≤ i ≤ 1,0 ≤ j ≤ 1),其中 i 是滑翔机与食者相互作用前的水平距离模 2 的结果,j 是相互作用后的水平距离模 2 的结果。这些表格为每个输入值提供了唯一的 <滑翔机状态, 食者状态> 输出值对。

以下是四个状态转换表:
| 表格 | A | B | C | D |
| — | — | — | — | — |
| T00 | α: Dα Cβ Bγ Aδ
β: Aβ Bα Cδ Dγ
γ: Aδ Bγ Cβ Dα
δ: Dγ Cδ Bα Aβ | | | |
| T01 | α: Cα Dβ Bγ Aδ
β: Aβ Bα Dδ Cγ
γ: Aδ Bγ Dβ Cα
δ: Cγ Dδ Bα Aβ | | | |
| T10 | α: Dα Cβ Aδ Bγ
β: Aβ Bα Dγ Cδ
γ: Aδ Bγ Dα Cβ
δ: Dγ Cδ Aβ Bα | | | |
| T11 | α: Cα Dβ Aδ Bγ
β: Aβ Bα Cγ Dδ
γ: Aδ Bγ Cα Dβ
δ: Cγ Dδ Aβ Bα | | | |

这些表格之间存在紧密的关系:
- 表格 T0j 中 A 和 B 列的值与表格 T1j 中的相同,因为处于 A 和 B 状态的滑翔机要么只有一个相位,要么两个

【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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