非确定型有穷自动机的极小化

利用自动机状态集上的等价关系对自动机的状态集进行极小化, 从而得到与原自动机功能等价的极小化自动机. 通过两台确定型有穷自动机（DFA）的连接, 构造一台非确定型有穷自动机（NFA）. 利用这两台确定型有穷自动机状态集上的等价关系, 可以构造这台非确定型有穷自动机状态集上的等价关系, 从而对这台非确定型有穷自动机进行极小化. 结果表明这台非确定型有穷自动机的极小化自动机的状态复杂 度, 不大于对那两台确定型有穷自动机的极小化自动机进行连接得到的非确定型有穷自动机的状态复杂度; 并且自动机在等价关系基础上进行极小化时不改变识别语言.     

连接型自动机的极小化及其复杂性

通过定义确定型有穷自动机在状态集上的等价关系,可以构造一类非确定型有穷自动机在状态集上的等价关系,利用这个等价关系可以对这类非确定型有穷自动机进行极小化。     

一种非确定型有穷自动机的极小化方法

自动机状态极小化是寻求状态数较少的自动机,使其与原自动机接受相同的语言．确定型有穷状态自动机（DFA）极小化问题在平方时间内可解,通过状态集上引入等价关系导出的商自动机即为接受相同正则语言的极小化自动机．而非确定型有穷状态自动机（NFA）极小化问题尚未找到有效算法．尽管NFA可以转化为DFA且接受的语言不变,但可能会出现状态数指数级增加．从语言B可以构造一个接受自己的子语言自动机,同态压缩映射子语言自动机为最终系统,从而为接受语言B的极小化自动机．     

非确定模糊有穷自动机的ε-语言逼近

在max-?复合推理下引入了非确定模糊有穷自动机的概念,其中?是t-模运算.为了比较2个非确定模糊有穷自动机的行为,借助于[0,1]上的一个实数 ε,定义了2种ε-语言逼近,讨论了它们之间的关系.证明了非确定模糊有穷自动机和模糊有穷自动机之间是0-弱语言逼近的,即二者可以接受相同的模糊语言.此外,还讨论了2种ε-语言逼...     

确定型有穷状态自动机的同态压缩

对于确定型有穷状态自动机(DFA),通过定义状态集上的等价关系≈Q,借助于等价关系,可以在平方时间内构造出接受相同语言的极小化自动机.本文在DFA之间引入同态关系,证明了同态压缩下DFA接受相同语言.     

基于KMP算法的确定型有穷自动机的设计

运用KMP算法的思想生成确定型有穷自动机的转移函数，使得确定型有穷自动机可以接受以输入串（以0和1组成）为子串的任意字符串。     

确定有穷状态自动机最小化算法的三点说明

确定有穷状态自动机最小化可提高词法分析程序的效率.本文简述了最小化的概念、算法,从基本概念出发分析了该算法初始分划如何构造,及在状态无后继和全部由终止状态构成时这两种特殊情况下的解决对策,并对原算法做了进一步的细化.     

关于确定有穷自动机最小化算法的注记

《程序设计语言编译原理》给出了确定有穷自动机(以下简称为DFA)最小化的算法.步骤1 构造DFA M 状态集S的分划Ⅱ.该分划是由若干个不相交的状态子集所组成,并且任何不同的两子集的状态都是可区别的,而同一子集中的任何两个状态都是等价的.其构造算法如下:BEGIN     

有穷自动机在车辆管理系统开发中的应用

利用有穷自动机理论对"企业车辆管理"的生命周期状态转化进行了形式化描述.通过分析车辆管理的流程,得到了车辆管理所涉及的各项业务流程,并对各项业务进行了说明,使得车辆管理的业务流程更加清晰.     

汉字有穷自动机的优化及相关算法研究

在研究了汉字有穷自动机可以表示的语言基础上,引进了最小状态汉字有穷自动机和可区分状态的概念,并利用汉字有穷自动机间的等价性和可区分状态的性质,给出了一种最小化算法,实验证明,此算法优于最小化汉字有穷自动机算法.     

基于非确定型有限状态自动机的基因逻辑网络模型

阐述近年来基因网络逻辑行为的新模型———有限状态自动机模型,针对该模型的局限性,本文提出了改进,建立非确定型自动机模型,以描述网络行为的非确定型,适应基因网络的异常表达需要.     

P2P网络中基于非确定有限自动机的XML数据流过滤

将自动机方法对XML数据的过滤延伸到P2P网络中,依据在本地XML系统YFilter中构造非确定有限自动机(NFA)的思想,采用Chord环建立起分布式的NFA对于peer节点中的XML数据的查询过滤系统,并基于递归法执行查询过滤,在不同的peer节点上得到满足查询条件的数据集合。通过实验验证了当查询的数量和网络大小发生变化时分布式NFA的方法的执行性能。结果表明:本文方法可在不同的过滤场景中处理百万数量级的XPath查询,具有良好的网络流量和过滤延迟。     

非确定部分有限状态机的一种新的一致性关系及其测试

在系统实际测试过程中,发现非确定部分有限状态机的模型可以方便地描述和刻画许多系统的逻辑行为.但在这种模型下,状态机并非完全接受所有的输入序列,且在某些输入序列上会产生不确定的输出序列,所以,经典的完全确定有限状态机的一致性定义,即被测实现和协议规范等价,不适用于非确定部分有限状态机.本文引入了一种新的一致性定义,并在非确定部分有限状态机下,给出了该一致性定义下完备的测试序列生成方法.     

基于元胞自动机的距离变换方法

借助元胞自动机模型，通过扩展状态记录元胞的归属状态，利用其动力学特性提出了一个删格空间上对点、线、面等复杂实体的加权距离变换方法．实证研究分析表明，基于元胞自动机的距离变换方法能够较好地实现删格空间上加权复杂实体图的距离变换．     

一种基于状态机的总线桥设计

随着半导体工艺技术的飞速发展,系统芯片SOC正逐渐成为集成电路设计中的主流发展趋势,基于IP重用的设计方法是提高SOC设计效率的有效途径。SOC设计通常采用层次化片上总线的体系结构,不同的IP集成在不同类型的总线上。为了实现SOC中集成在不同总线上的IP之间进行有效通信,可以采用设计总线桥的方法。文章提出了一种基于状态机的总线桥设计方法,设计结果通过了RTL功能验证。     

基于细胞自动机的迷宫问题求解

提出了一种在计算机上求解迷宫问题的新方法,将迷宫布局看作只有2种状态的点阵,利用细胞自动机的演化规则消除了迷宫中的分支,最后只保留迷宫中真正的通道.通过实验说明了该算法的可行性.     

基于粗糙集理论的有限自动机最小化方法改进

有限自动机放在粗糙集的范畴中来研究,它的各个状态对应粗糙集论域中的每个对象,每个输入符号为一个等价关系。从粗糙集的角度,利用对论域进行知识划分的方法,每次产生新的等价类,直到每个等价类都不能划分为止,从而得到最小化的有限自动机。与已有的研究方法不同,该方法以粗糙集理论为工具,为有限自动机最小化方法研究提供了新的思路。     

一种基于非均匀惩罚因子的序列无约束最优化外点新算法

增广拉格朗日乘子方法（Augmented Lagrange multiplier method）是拉格朗日乘子方法（Lagrange multiplier method）的推广,它是一种序列无约束的最小化技术,包括内点法和外点法,内点法适用于仅有不等式约束的情形,其主要思想是对违背可行性的约束给予一个惩罚。传统的做法是：对所有约束以相同的罚因子,自适应调整Lagrange乘子。提出了一种非均匀惩罚的自适应更新罚因子的方法,即根据近似解对约束违反的严重程度施行不同惩罚的新方法。算例表明,本方法是有效的。     

基于时间有限状态自动机的事件重建推理算法

应用时间Mealy型有限状态自动机(TMM)模型进行系统建模及计算机证据的形式化.针对单路推理算法推理时随着搜索路径的延长造成推理效率下降的问题,利用证据的时间先后关系以及推理路径数量发散特性,提出一种双路双向事件重建推理算法以提高推理效率.在8个时间MeaIy有限状态自动机模型上进行了推理验证,实验结果表明该算法推理效率得到了提高.