22、大小最优排序网络的形式化

大小最优排序网络的形式化

在排序网络的研究中,形式化大小最优排序网络是一个重要的课题。本文将详细介绍排序网络的形式化过程,包括证明方法、排列的表示、生成 - 剪枝算法的形式化等内容。

1. 证明方法

在排序网络理论中,我们将对象和证明项完全分离,这是由排序网络理论的构造性本质决定的。关键结果通常是 “如果存在排序网络 N,那么存在另一个排序网络 N′ 使得……” 的形式,已发表的证明都是通过明确描述如何从 N 构造 N′ 来进行的。我们将这些结果形式化为算子,以简化其重用。

将证明项与定义分离,并将存在性证明形式化为算子有以下优点:
- 更容易定义这些算子,然后证明它们满足所需的属性,而不是在定义中包含证明项。
- 属性的假设变得更加明确。
- 可以直接使用算子和相关引理,而不是反复对存在性陈述进行反演。
- 后续需要的算子的额外属性可以轻松添加为新引理,而不需要更改原始定理。
- 自动获得证明无关性,因为证明项在引理中是全称量化的。

以标准化为例,给定一个比较器网络 C,选择第一个满足 i > j 的比较器 (i, j),将其替换为 (j, i),并在所有后续比较器中交换 i 和 j,然后迭代该过程直到达到不动点。标准化使用良基递归形式化如下:

Function
std (S:CN) {measure
length S} : CN := match S with
| nil => nil
| cons c S’ => let (x,y) := c in
match (le_lt_dec x y) with
| lef
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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