67、受约束求解器启发的归纳不变式推理算法

受约束求解器启发的归纳不变式推理算法

1. 引言

在程序分析领域,推断归纳不变式是一个重要的任务。传统的抽象解释方法在某些情况下可能会因为拓宽操作导致无法找到合适的归纳不变式。本文介绍一种受约束求解器启发的算法,该算法利用简单通用的抽象域(如区间)来有效计算循环迭代的效果,避免了为特定场景发明专门抽象域的需求。

2. 术语和符号
2.1 语言和语义

考虑的语言是一种简单的数值语言,其定义如下:

prog ::= assume entry : bexpr;
while true do
    assert inv : bexpr;
    body : stat
done
expr ::= V
        V ∈V
      | [a, b]
        a, b ∈R
      | −expr
      | expr ◦ expr
        ◦∈{ +, −, ×, / }
stat ::= V ← expr
        V ∈V
      | if bexpr then stat else stat
      | stat; stat
bexpr ::= expr < expr
        <∈{ <, ≤, = }
      | ¬bexpr
      | bexpr ◦ bexpr
        ◦∈{ ∧, ∨}

该语言包含实值变量、数值表达式、布尔表达式和各种语句,如赋值、条件语句和序列语句。程序由一个无限循环组成,从由布尔表达式指定的入口状态开始,循环体中明确包

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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