15、自动机理论与正则语言语法复杂度研究

自动机理论与正则语言语法复杂度研究

1. 原子理论相关内容

在正则语言的研究中,原子(atoms)是一个重要的概念。对于任意的 (k \in [n]),原子 (A_i) 和 (A_j) 要么同时是 (L_k) 的子集,要么都不是。由于 (A_i) 和 (A_j) 是不同的,必然存在一个 (h) 使得 (A_i \subseteq L_h) 而 (A_j \nsubseteq L_h),这与之前的结论矛盾。

  • 自动机的性质

    • 若 (A^R) 是确定的,根据定理 2,(A^D) 是最小的。
    • 设 (N) 是接受语言 (L) 的任意非确定有限自动机(NFA),DFA (N^{RDM}) 是接受语言 (L^R) 的唯一最小 DFA。由前面的结论可知,(A^R) 是最小的初始确定有限自动机(IDFA)且接受 (L^R)。因为 (N^{RDM}T) 与 (A^R) 同构,所以正规自动机 (N^{RDM}TR) 与 (A) 同构。
    • 若 (B) 与上述的 (N^{RDM}) 同构,相应的结论成立。
    • 设 (D) 是 (L) 的商 DFA,若 (A) 与 (D^T) 同构,由前面结论可知 (A^R) 是 IDFA,那么 (A) 本身也是 IDFA,所以 (A) 以及语言 (L) 是双向确定的。反之,若 (B) 是接受 (L) 的精简双向确定 IDFA,因为 (B^R) 是确定的,根据定理 2,(B^D) 是最小的。又因为 (B) 是精简 IDFA,有 (B^{DT} = B),所以 (B) 与 (L) 的商 IDFA 同构。由于 (B)
【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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