7、正则表达式:语言表示与编程实践

正则表达式:语言表示与编程实践

1. 语言的表示

在日常生活中,英语由一系列单词组成,每个单词是罗马字母表 [a..z] 中字母的并列组合。作为计算机科学学习者,我们还熟悉其他语言,如各种编程语言和二进制语言。二进制语言的单词是二进制数,每个二进制数是二进制字母表 {0 1} 中元素的有限并列。

语言的表示方式有多种选择。例如,在有限状态机(FSM)中,一个单词可以表示为字母表元素的列表。以单词 “cat” 为例,有以下不同表示:
| 表示类型 | 表示形式 |
| ---- | ---- |
| 英语 | “cat” |
| FSM | ‘(c a t) |
| 二进制 | 011000110110000101110100 |

这些不同的表示方式代表了相同的概念,即表示本身不改变其含义。语言可以表示为字符串集合、列表集合或二进制数集合。

语言通常使用有限表示。对于有限语言,可以列出所有单词作为有限表示。但许多有趣的语言是无限的,无法列出所有单词,因此需要有限表示。如果 Σ 是用于编写语言有限表示的字母表,那么所有可能的有限语言表示定义为 Σ* ,这意味着有限语言表示的语言是可数无限的,而 2Σ* 是不可数的。所以,存在可数数量的有限语言表示和不可数数量的语言需要表示,并非每个语言都有有限表示,我们只能为一些有趣的语言开发有限表示。

2. 使用并集和连接定义语言

2.1 构造器

我们考虑由两个语言

【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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