76、全局语法约束分解:原理与实现

全局语法约束分解:原理与实现

1. 上下文无关语言与语法约束基础

上下文无关语言可以通过一组处于乔姆斯基范式(Chomsky normal form)的产生式来定义。在这种范式中,产生式的左侧只有一个非终结符,右侧则只有一个终结符或者两个非终结符。我们通常用大写字母表示非终结符,小写字母表示终结符,并且假定 S 是唯一的非终结符起始符号。

例如,对于产生式 A → Bc ,由于 c 不是非终结符,它不属于乔姆斯基范式,但我们可以将其视为 A → BZ Z → c 这两个处于乔姆斯基范式的产生式的简写形式。

一个序列属于上下文无关语言,当且仅当存在一棵解析树,其根节点为起始符号 S ,并且叶子节点按顺序构成该序列。解析树的根节点标记为给定的非终结符,叶子节点标记为终结符,内部节点标记为其他非终结符。当产生式处于乔姆斯基范式时,解析树中的节点 A 要么有两个子节点 B C (此时 A → BC 是语法中的一个产生式),要么有一个子节点 t (此时 A → t 是语法中的一个产生式,且 t 是终结符)。

给定一个定义上下文无关语言的语法, GRAMMAR 约束仅接受那些属于该上下文无关语言的字符串作为对 n 个变量序

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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