59、双手瓦片组装模型的模拟特性与普适性探究

2HAM模型的模拟与普适性研究

双手瓦片组装模型的模拟特性与普适性探究

1. 研究背景与主要成果概述

在瓦片组装模型的研究中,双手瓦片组装模型(2HAM)有着独特的地位。研究得到了两个重要结果:一是证明了 2HAM 并非本质上通用的;二是表明对于固定温度的 2HAM 是本质上通用的。

从模拟合作绑定的角度来看,2HAM 存在局限性,无法模拟合作绑定数量大于模拟器温度的情况。不过,它也能够模拟一定程度的合作绑定,即与模拟器温度相等的量。基于这些结果,还能根据温度对 2HAM 瓦片系统进行分类和区分,展现出无限层次的 2HAM 系统,温度严格递增,低温系统无法模拟高温系统,但高温系统可以向下模拟低温系统。

2. 基本定义
2.1 2HAM 的非正式定义

2HAM 是抽象瓦片组装模型(aTAM)的推广,它允许两个可能由多个瓦片组成的组件相互连接。为了处理组件连接前可能需要的平移操作,定义了超级瓦片,它是 τ - 稳定组件的所有平移集合。

瓦片类型是一个单位正方形,四边各有一个由标签(有限字符串)和强度(非负整数)组成的胶水。假设存在一个有限的瓦片类型集合 T,但每种瓦片类型有无限个副本,每个副本称为一个瓦片。超级瓦片是瓦片在整数格 Z² 上的定位(及其所有平移)。相邻瓦片若相邻边的胶水相等且强度为正,则会相互作用。每个超级瓦片会诱导出一个绑定图,其顶点是瓦片,若两个瓦片相互作用则有边相连。超级瓦片是 τ - 稳定的,当且仅当其绑定图的每个割的强度至少为 τ,即分离超级瓦片为两部分至少需要能量 τ。2HAM 瓦片组装系统(TAS)是一个对 T = (T, τ),其中 T 是有限瓦片集,τ 是温度,通常为 1 或 2。

以下是相关概念

【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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