14、正则文法与有限自动机的等价转换及可控性分析

正则文法与有限自动机的等价转换及可控性分析

1. 正则文法与有限自动机的等价转换

1.1 相关研究概述

在正则表达式、正则文法和非确定有限自动机的研究中,等价性和包含性问题是重要的研究方向。这些问题的复杂度分析表明,在多带确定性图灵机上,等价性和包含性问题所需时间超过线性时间,且其复杂度“本质上”与所表示语言的结构无关。不过,也有一些研究取得了重要成果:
- Stearns 和 Hunt :证明了对于无歧义的正则表达式、正则文法和有限自动机的等价性和包含性问题,依赖于高度无歧义的表达式、文法和自动机是固有的,并给出了确定性多项式时间算法,还将算法扩展到歧义受固定 k 限制的情况。
- Laurikari :对传统非确定有限自动机(NFAs)进行保守扩展,通过给转换添加“标签”来跟踪输入字符串中所选转换的最后使用位置,得到的自动机类似于非确定米利机,并给出了将这些增强自动机转换为相应确定自动机的算法,可高效处理字符串。
- Allauzen 等人 :提出了通用加权文法软件库 GRM Library,可用于文本、语音和生物序列处理等多种应用,其底层算法支持多种半环以及数亿条规则或转换的大型文法和自动机的表示和使用。
- Hunt :对正则表达式问题的计算复杂度进行了观察,指出等价性和包含性问题在多带确定性图灵机上需要超过线性时间,还给出了正则文法的子类,这些子类能生成所有正则集,且其等价性和包含性在多项式时间内可确定性判定。
- Brüggemann - Klein

Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别(YOLOv5)和人脸识别(Facenet)快速部署系统。 功能上:本项目使用YOLOv5实现多目标识别,使用Facenet实现人脸识别,最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测,部署上:使用pyqt5实现前端可视化,在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统(将模型运行封装到Qt中),使用Docker封装人脸识别后端系统,使用网络请求等包实现前后端交互 案例:进行多目标识别的同时,进行人脸识别,前端系统发送请求,携带参数到后端进行人脸识别,最终返回人脸识别结果,获取人脸识别结果后,检索该成员应具备的多目标特征,YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对,若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要,以及逃离懵懂状态开始探索,我于2023.12~2024.1(大二上)开始一些CV、LLM项目的研究,苦于能力有限,当时大部分的项目都是依托开源搭建而来,诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建,我只不过做了缝合的工作,所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献:https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假),时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为,半年前的水平有限,虽然自己能实现项目的运作,但是恐很多细节介绍不好,当然本文自发出,后续我还会跟进,欢迎指正:22012100039@stu.xidian.edu.c...
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