33、确定性下推自动机:理论、证明与应用

确定性下推自动机:理论、证明与应用

1. 引言

在形式语言和自动机理论中,确定性下推自动机(Deterministic Pushdown Automata,DPDA)是一种重要的计算模型。本文将围绕特定语言 (L = {a^m b^n c^p | m \neq n \land m,n,p > 0}) 的确定性下推自动机展开讨论,包括状态不变谓词的编写、正确性证明,以及对上下文无关语言是否都为确定性的探讨。

2. 状态不变谓词

状态不变谓词用于描述在计算过程中,输入和栈的某些属性始终保持不变。对于语言 (L = {a^m b^n c^p | m \neq n \land m,n,p > 0}),定义了多个状态不变谓词,如 (G - INV) 和 (F - INV)。

以下是 (G - INV) 的代码实现:

;; word stack →Boolean
(define (G-INV ci s)
  (let* [(ci-as (takef ci (λ (r) (eq? r 'a))))
         (i (length ci-as))
         (ci-bs (takef (drop ci (length ci-as)) (λ (r) (eq? r 'b))))
         (j (length ci-bs))
         (ci-cs (takef (drop ci (+ (length ci-as) (length ci-bs)))
                       (λ (r) (eq? r 'c))))
        
【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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