58、可避免擦除产生式的充分条件

可避免擦除产生式的充分条件

1 引言

经典的乔姆斯基层次结构中的语法模型,要么缺乏生成许多重要语言的能力,要么不具备足够的分析手段。因此,人们提出了许多语法模型,旨在扩展上下文无关语言的生成能力,同时保持相关问题的可判定性,这些扩展通常被称为带规则重写的语法。

对于每个这样的语法模型,一个重要的问题是是否每个语法都有一个不使用擦除产生式的等价语法。这是因为在没有擦除产生式的情况下,给定的单词不能从长度大于该单词的句型中推导出来。因此,在寻找给定单词的推导时,可能的中间句型集合是有限的。此外,研究擦除产生式的生成能力的另一个原因是,有时擦除和非擦除变体对应于语言类,它们之间的关系本身就很有趣。

对于一些语法模型,擦除产生式的生成能力已经确定。在允许随机上下文语法和Petri网控制语法中,擦除产生式可以避免。然而,对于矩阵语法和禁止随机上下文语法,擦除产生式是否必要仍未解决。此外,目前还不清楚在向量语法中,擦除产生式是否会增加生成能力。

本文提供了一个关于带控制语言的语法的一般条件,该条件保证擦除产生式是可以避免的。带控制语言的语法概念统一了一些带规则重写的语法模型。这种语法由上下文无关产生式和控制语言组成,控制语言的单词指定了对应于有效推导的产生式序列。一方面,这个充分条件适用于Petri网控制语法,从而可以恢复之前的结果。另一方面,它也适用于向量语法,这意味着擦除产生式不会增加它们的生成能力。

2 基本概念

2.1 符号和语言相关定义

  • 设Σ是一个固定的可数抽象符号集,其有限子集称为字母表。对于字母表X,用$X^ $表示X上的单词集合,空单词用λ表示。对于符号$x\in
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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