32、确定性下推自动机:从理论到实现

确定性下推自动机:从理论到实现

1. 证明状态不变式成立

在研究确定性下推自动机(DPDA)时,证明状态不变式的成立是非常重要的。对于一个自动机 $M$,当它接受输入 $v$ 时,我们需要证明状态不变式是成立的。这里采用归纳法来证明,需要证明在机器开始(未消耗任何输入)时 $S - INV$ 成立,并且在每次转换后不变式仍然成立。
- 基础情况 :当 $M$ 开始时,$ci = ‘()$ 且 $s = ‘()$,这意味着 $ci$ 只包含 $a$ 和 $b$,并且 $ci$ 等于 $s$ 的逆序,所以 $S - INV$ 成立。
- 消耗输入的转换
- $((S a, EMP) (S (a)))$:根据归纳假设 $S - INV$ 成立,即 $ci \in {a, b}^ $ 且 $ci = s^R$。使用此规则后,消耗的输入只包含 $a$ 和 $b$,且消耗的输入等于栈的逆序,所以 $S - INV$ 成立。
- $((S b, EMP) (S (b)))$:同理,使用此规则后,$S - INV$ 仍然成立。
- $((S c, EMP) (F, EMP))$:根据归纳假设 $S - INV$ 成立,使用此规则后,$ci = xycy^R$,其中 $x \in {a, b}^
$ 且 $y = ‘()$,栈为 $x^R$,所以 $F - INV$ 成立。
- $((F a (a)) (F, EMP))$:根据归纳假设 $F - INV$ 成立,使用此规则后,$ci = x’aycy^Ra = x’ayc(ay)^R$ 且栈为 $x’^R$,所以 $F - 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强大的模式识别能力,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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