4、有限自动机与正则表达式的深入探索

有限自动机与正则表达式转换探析

有限自动机与正则表达式的深入探索

1. 特殊语言自动机的构建

在处理语言识别时,我们常常遇到识别“有效电子邮件地址”或“包含子串 ABC 的字符串”等语言的需求。但如果需要识别除有效电子邮件地址之外的任何字符串组成的语言,或者不包含子串 ABC 的字符串组成的语言,能否构建这样的自动机呢?答案是肯定的。

若某种语言 L 可由自动机识别,那么其“逆”语言 Σ* \ L 也具有相同的可识别性。实际上,构建识别逆语言的自动机很简单。若已有语言 L 的完整自动机,只需将其所有的接受状态(favorable states)和非接受状态进行反转即可。不过,在修改之前要确保自动机是完整的,即定义所有语法允许的转换。

2. JFLAP 项目与有限自动机

在研究有限自动机的过程中,JFLAP 是一个非常有用的工具。它是免费分发的开源软件,可从 http://www.jflap.org 下载。由于 JFLAP 是用 Java 编写的,所以还需要安装 Java 运行时环境(JRE),可从 http://www.java.sun.com 获取。

2.1 JFLAP 的使用
  • 启动程序 :正确安装 Java 环境后,双击 JFLAP.jar 文件即可启动程序,会看到一个虽不美观但功能强大的菜单,可在其中选择感兴趣的模型类型。
  • 创建有限自动机 :进入有限自动机模式后,屏幕会出现工作区,可轻松创建任何类型的有限自动机(允许非确定性和 ε - 转换)。具体操作如下:
    • 创建状态 :点
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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