28、多上下文无关树文法与多组件树邻接文法解析

多上下文无关树文法与多组件树邻接文法解析

1. 引言

在计算语言学领域,为了生成上下文无关语言的半线性超类、模拟交叉序列依赖关系,同时保证在多项式时间内可解析,人们提出了多种文法形式。其中,较为知名的有(集局部)多组件树邻接文法(MCTAG)和多上下文无关(字符串)文法(MCFG)。MCTAG 是树邻接文法(TAG)的扩展,而 MCFG 则是独立发现的基于字符串的线性上下文无关重写系统(LCFRS)。多上下文无关树文法(MCFTG)是在这两种文法的基础上发展而来,它本质上是一种基于树的线性上下文无关重写系统。

2. 预备知识
  • 基本符号定义
    • 正整数集用 (N = {1, 2, 3, \ldots}) 表示,(N_0 = N \cup {0})。对于 (k \in N_0),([k] = {i \in N | i \leq k})。集合 (A) 的基数记为 (|A|),(A^* = \bigcup_{n \in N_0} A^n),(A^+) 表示 (A) 的正闭包。
    • 对于序列 (w = (a_1, \ldots, a_n) \in A^n),(occ(w) = {a_1, \ldots, a_n}) 表示序列中出现的元素集合。若序列中元素不重复,则称该序列为无重复序列。序列的连接运算 (w \cdot v) 定义为 (w) 和 (v) 的元素依次连接。
    • 对于子集 (B \subseteq A),序列 (w) 关于 (B) 的产率 (yd_B(w)) 是通过从 (w) 中移除所有不在 (B) 中的符号得到的 (B^*) 中的序列。
【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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