35、结构化Event - B模型与证明及社交网络网站形式化开发探索

结构化Event - B模型与证明及社交网络网站形式化开发探索

1. 背景与问题提出

在形式化建模领域,Event - B方法采用简约主义的方式,在证明高度并发系统属性方面表现出色,尤其适用于大多使用全局变量的系统。然而,它在处理需要结构化的问题时存在不足,比如对于需要局部变量或事件顺序排列的模型,所有变量都需全局声明,事件的顺序排列只能依靠抽象程序计数器实现。这带来了两个问题:一是模型的可理解性降低,我们需要从程序计数器的使用中推断顺序;二是证明义务生成未考虑顺序,会产生过多证明义务(尽管通常容易解决)。

2. 结构化Event - B的提出

为解决上述问题,提出了结构化Event - B方法,其核心目标是在保持Event - B原有证明义务简单性的同时,为模型提供结构化手段,避免使用抽象程序计数器。该方法引入了一种符号,主要用于驱动证明义务生成,同时也能明确描述模型的结构,还配套引入了图形符号来可视化模型结构。

3. 结构化Event - B符号介绍
  • 基本符号含义
    • p ➜ e ➜ q :表示从断言 p 出发,事件 e 建立断言 q
    • p ➜ e - :表示断言 p 是事件 e 的不变式。
    • p ➜ e ✴ :表示事件 e
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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