6、形式文法的基本原理与反复出现的思想

形式文法的基本原理与反复出现的思想

1. 引言

形式文法既是计算机科学所有课程中都会涉及的经典主题,也是一个持续进行理论和应用研究的领域。半个多世纪以来,课堂上关于文法的讲解已稳定在一系列关于上下文无关文法的基本事实上,这些事实都是在 20 世纪 60 年代确立的。然而,形式文法的研究并未在 60 年代结束,多年来,关于上下文无关文法有了许多新的研究成果,还引入了不少新的文法模型。

有些新模型并不成功,当所提出的文法没有合理的语言规范示例、没有高效算法,甚至没有任何有价值的理论结果时,这样的模型就应该被遗忘。而另一些模型则具有上下文无关文法的一些有用特性,这证实了它们的价值,相关研究也在继续。

本文旨在将几个具有良好特性的文法家族放在一起介绍,强调它们共同的基本原理,并探究形式文法理论的基本思想在应用于这些家族时会发生什么。将这些文法家族放在一起本身就需要对基础进行重新评估。在计算机科学的早期,形式文法的研究主要采用乔姆斯基早期工作中的字符串重写方法。如今,重写系统的乔姆斯基层次结构仅具有历史价值,现代形式文法基础的讲解,如西普瑟教科书中的内容,已完全省略了这部分。我们不应试图将所有类型的文法都纳入这个框架,而应寻找现有形式文法家族的实际共同点,并根据当前的知识状态来介绍它们。

这个共同点是将形式文法理解为一种描述语法的逻辑,并通过推理规则来定义文法。例如,字符串重写方法是通过规则 S → NP VP 将 S 重写为 NP VP,然后继续将 NP VP 重写为“Every man is mortal”。而使用推理规则时,命题 S(“Every man is mortal”) 是从 NP(“Every man”) 和 VP(“is mortal”) 推导出来的。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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