34、细胞自动机与Chop操作的描述复杂性研究

细胞自动机与Chop操作的描述复杂性研究

细胞自动机中的自组织现象

细胞自动机是一种离散的动态系统,在许多领域都有广泛的应用。下面我们将介绍几种不同类型的细胞自动机,并分析它们的自组织特性。

n - 状态循环自动机

n - 状态循环自动机是一种特殊的俘获细胞自动机,定义在字母表 $A = Z/nZ$ 上,其局部规则如下:
[
f(a_{i - 1}, a_i, a_{i + 1}) =
\begin{cases}
a_i + 1 & \text{如果 } a_{i - 1} = a_i + 1 \text{ 或 } a_{i + 1} = a_i + 1 \
a_i & \text{否则}
\end{cases}
]
研究表明,对于所有的伯努利测度 $\mu$,集合 $[i]_0$($i \in A$)是 $\mu$ - 吸引子当且仅当 $n \geq 5$。从随机配置开始的模拟显示:
- 当 $n = 3$ 或 $4$ 时,单色区域的大小会不断增加。
- 当 $n \geq 5$ 时,系统会收敛到一个固定点,其中小区域由垂直线分隔。

我们对其进行如下分析:
1. 分解与速度函数定义 :考虑分解 $\Sigma = \bigcup_{i \in A} \Sigma_i$,其中 $\Sigma_i = {\infty i \infty}$,周期 $P_i = 1$(无位错)。定义速度函数 $V$ 如下:
- $V(i + 1, i) = (1, 1)$
- $V(i, i +

【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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