10、图断言可达性谓词的符号操作与决策问题

图断言可达性谓词的符号操作与决策问题

1. 断言的表示与冗余形式

断言的表示是理解整个可达性问题的基础。断言的表示定义如下:
- 断言 $\gamma$ 的表示 $\text{Den}(\gamma) = {\Delta | \Delta \vDash \gamma}$,这意味着 $\gamma$ 表示通过扩展 $\gamma$ 中指定的最小要求以满足路径公式而获得的所有配置。
- 有限断言集 $\Gamma$(析取)的表示为 $\text{Den}(\Gamma) = \bigcup_{\gamma \in \Gamma} \text{Den}(\gamma)$。

例如,给定 $\gamma = \exists X, Y.\text{path}(p, X, Y)$,$\text{Den}(\gamma)$ 包含所有至少有一条从两个不同节点出发且标签为 $p$ 的路径的配置;给定 $\gamma_1 = \exists X.\text{path}(p, X, X)$,$\text{Den}(\gamma_1)$ 包含所有至少在节点 $n$ 上有一个标签为 $p$ 的环的配置。

冗余形式方面,如果存在符号 $p$ 和存在量词量化的变量 $X, Y, V_1, \ldots, V_k$($k \geq 0$),使得断言 $\gamma$ 包含 $\text{path}(p, X, Y)$ 以及 $\alpha_1(p, V_1, V_2), \alpha_2(p, V_2, V_3), \ldots, \alpha_{k - 1}(p, V_{k - 1}, V_k)$(其中 $\alpha_i \in {\text{link}, \text{path}}$ ,$

【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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