31、上下文无关语言与正则语言的交集及确定性PDA的设计

上下文无关语言与正则语言的交集及确定性PDA的设计

1. 上下文无关语言与正则语言的交集
1.1 设计思路

若 $L_1$ 是上下文无关语言,$L_2$ 是正则语言,那么存在一个下推自动机(PDA)$M_1 = (make - ndpda\ K_1\ \Sigma_1\ \Gamma\ S_1\ F_1\ R_1)$ 和一个确定有限自动机(DFA)$M_2 = (make - dfa\ K_2\ \Sigma_2\ S_2\ F_2\ R_2)$,使得 $L_1 = L(M_1)$ 且 $L_2 = L(M_2)$。为了得出 $L_1 \cap L_2$ 是上下文无关语言,我们将构建一个新的 PDA 来同时模拟 $M_1$ 和 $M_2$,只有当 $M_1$ 和 $M_2$ 都接受时,这个新 PDA 才接受。

新 PDA 的每个状态是一个超级状态,代表 $M_1$ 中的一个状态和 $M_2$ 中的一个状态。新 PDA 会模拟 $M_1$ 的所有转换,同时跟踪 $M_2$ 的转换。具体规则如下:
- 若 $M_1$ 有一个规则在输入 $a$ 时从状态 $P$ 转移到状态 $Q$,那么对于 $M_2$ 中的每个状态 $Y$,新 PDA 有一个规则从超级状态 $(P\ Y)$ 转移到超级状态 $(Q\ T)$,其中 $(Y\ a\ T) \in R_2$。
- 若 $M_1$ 有一个规则在输入为空($EMP$)时从状态 $P$ 转移到状态 $Q$,那么对于 $M_2$ 中的每个状态 $Y$,新 PDA 有一个规则从超级状态 $(P\ Y)$ 转移到超级状态 $(Q\ Y)$,以模拟 $M_2$ 状态不变。

我们定义如下概念:
- 压

【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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