14、分布式自治异步自动机与分布式系统公平性验证

分布式自治异步自动机与分布式系统公平性验证

1. 分布式自治异步自动机(DA3)

在分布式系统的研究中,分布式自治异步自动机(DA3)有着重要的应用。我们可以类比Ƨ的图来开发Ʉ合作的全局图。这个全局图的节点是全局节点TɄ,边则是自动机ɐi中的转换。该图类似于S - DA3的全局图和IMDS系统的LTS(全局节点包含所有代理的消息,转换的输入符号/状态应归因于源全局节点,而输出符号 - 状态归因于目标全局节点)。

1.1 代理自动机A - DA3

以“笔画”系统为例,其A - DA3自动机的全局节点空间片段展示了不同状态下的消息和输入向量。如在图中,第一行显示了全局节点中的待处理消息,第二行包含全局输入向量Y。以下是一些状态转换的示例:
| 转换描述 | 状态信息 |
| ---- | ---- |
| Sgirl.switch Sboy.switch | [sport,watch,watch] |
| Sgirl.switch TV.b1 | [sport,wait,watch] |
| Sgirl.switch Sboy.ok | [sport,wait,watch] |
| TV.b2 Sboy.switch | [sport,watch,wait] |
| TV.b2 TV.b1 | [sport,wait,wait] |
| Sgirl.ok Sboy.switch | [music,watch,wait] |

这些转换体现了不同代理和设备之间的交互,例如Sgirl、Sboy和TV之间的状态切换和消息传递。

1.2 在Dedan程序中使用DA3
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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