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确定的有限自动机作业

有限自动机作业：构造识别下述语言的确定性有限自动机

1、{ x | x∈{0,1}+并且x 含形如10110的子串}

2、{ x | x∈{0,1}+并且x 以0开头，以1结尾}

3、{ x | x∈{0,1}+并且x 串代表的二进制数能整除3}

4、{ x | x∈{0,1}+并且如果x以1开头则长度为偶数，如果x以0结尾，则长度为奇数}

不确定有限状态自动机的确定化

编译原理实验报告实验名称不确定有限状态自动机的确定化实验时间院系计算机科学与技术学院班级学号姓名

1.试验目的输入：非确定有限（穷）状态自动机。输出：确定化的有限（穷）状态自动机 2.实验原理一个确定的有限自动机（DFA）M可以定义为一个五元组，M＝（K，∑，F，S，Z），其中：（1）K是一个有穷非空集，集合中的每个元素称为一个状态；（2）∑是一个有穷字母表，∑中的每个元素称为一个输入符号；（3）F是一个从K×∑→K的单值转换函数，即F（R，a）＝Q，（R，Q∈K）表示当前状态为R，如果输入字符a，则转到状态Q，状态Q称为状态R的后继状态；（4）S∈K，是惟一的初态；（5）Z?K，是一个终态集。由定义可见，确定有限自动机只有惟一的一个初态，但可以有多个终态，每个状态对字母表中的任一输入符号，最多只有一个后继状态。对于DFA M，若存在一条从某个初态结点到某一个终态结点的通路，则称这条通路上的所有弧的标记符连接形成的字符串可为DFA M所接受。若M的初态结点同时又是终态结点，则称ε可为M所接受（或识别），DFA M所能接受的全部字符串（字）组成的集合记作L（M）。一个不确定有限自动机（NFA）M可以定义为一个五元组，M＝（K，∑，F，S，Z），其中：（1）k是一个有穷非空集，集合中的每个元素称为一个状态；（2）∑是一个有穷字母表，∑中的每个元素称为一个输入符号；（3）F是一个从K×∑→K的子集的转换函数；（4）S?K，是一个非空的初态集；（5）Z?K，是一个终态集。由定义可见，不确定有限自动机NFA与确定有限自动机DFA的主要区别是：（1）NFA的初始状态S为一个状态集，即允许有多个初始状态；（2）NFA中允许状态在某输出边上有相同的符号，即对同一个输入符号可以有多个后继状态。即DFA中的F是单值函数，而NFA中的F是多值函数。因此，可以将确定有限自动机DFA看作是不确定有限自动机NFA的特例。和DFA一样，NFA也可以用矩阵和状态转换图来表示。对于NFA M，若存在一条从某个初态结点到某一个终态结点的通路，则称这条通路上的所有弧的标记（ε除外）连接形成的字符串可为M所接受。NFA M所能接受的全部字符串（字）组成的集合记作L（M）。由于DFA是NFA的特例，所以能被DFA所接受的符号串必能被NFA所接受。设M 1和M 2 是同一个字母集∑上的有限自动机，若L（M 1 ）＝L（M 2 ），则称有限自动机M 1和M 2 等价。

有限状态自动机模型

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/b53409599.html, 有限状态自动机模型作者：刘威来源：《新课程·教师》2015年第09期当我们用计算机进行问题的求解时，首先需要用适当的数据进行问题表示，然后再设计相应的算法对这些数据进行变换处理来获得问题的求解结果。因此，对问题进行建模和形式化表示，然后进行处理是进行计算机求解的基本途径。数理逻辑、自动机理论给出了如何描述一些基本问题以及如何建立问题的抽象表示，并通过对这些抽象化的表示的性质和它的变化方法进行研究。这些模型都是问题数学模型的典范，给计算机问题求解提供了坚实的理论基础，是计算机求解问题的重要方法和思想。计算机科学与技术学科是以数学和电子学科为基础发展起来的，一方面研究计算机领域中的一些普遍规律，描述计算的基本概念与模型，其重点是描述现象、解释规律。另一方面是包括计算机硬件、软件的计算机系统设计和实现的工程技术，简单地说，计算机科学与技术学科通过在计算机上建立模型并模拟物理过程来进行科学调查和研究，它系统地研究信息描述和变换算法，主要包括信息描述和变换算法的理论、分析、效率、实现和应用。所有问题的描述都要以计算机能识别的语言来实现，计算机语言的文法描述提供了生成语言的手段，但是，对于语言句子的识别来说，我们需要一些识别语言的模型，我们可以称这种模型为语言的识别模型。这种识别模型应该满足必要的约束条件，首先模型具有有穷个状态，不同的状态代表不同的意义。按照实际的需要，模型可以在不同的状态下完成特定语言的识别。我们可以将输入数据中出现的符号组成一个字符的列表。模型将输入数据作为线性表来进行处理和变换。模型有一个初始的状态，它是系统的开始状态，系统在这个状态下开始进行问题的求解。模型中还有一些状态表示它到目前为止所读入的字符构成的字符串是模型从开始状态引导到这种状态的所有字符串构成的语言就是模型所能识别的输入。我们可以将此模型对应成有穷状态自动机的物理模型，在处理问题的时候，它可以接受一个关于问题的输入数据，数据以字符串的形式提供，我们把这些输入数据划分成一系列的小部分，每个部分由若干字符组成，为了不让输入数据量影响该模型对问题的处理，我们约定，输入数据从开始输入时的时间点开始处理，输入状态可以是无穷的，这就是说，从输入第一部分数据开始，输入端可以有任意长度的输入序列。而且，模型有一个有穷状态控制器，该控制器的状态只有有穷多个，并且规定，模型的每一个动作分为三步，读入待输入的字符，根据当前的状态和读入的字符改变有穷控制器的状态，读下一部分输入数据。计算机的各个组成部分，既包括硬件系统也包括软件系统，都可以对其进行形式化的定义，计算机的硬件系统包括中央处理器、存储器、外部设备，可以形式化地用一个三元组来描述，对计算机个各个硬件部分进行管理的软件的功能也可以用形式化的方法来描述，例如，操作系统的各个功能模块、处理器管理、线程调度、文件系统、设备驱动程序、网络通信管理、虚拟内存管理等都可以进行形式化的定义。有穷状态机就是进行这种形式化定义的模型，有穷状态机是一个五元组，分别是描述状态的有穷非空集合，它称为有穷状态机的一个状态，输入符号表，所有输入有穷状态机的关于问题的描述都是这个符号表中的符号组成的字符串。状态转换函数，表示有穷状态自动机在某一状态读入字符，将

有限状态自动机的确定化

有限状态自动机的确定化姓名：翟彦清学号：E10914127 一、实验目的设计并实现将 NFA确定化为DFA的子集构造算法，从而更好地理解有限自动机之间的等价性，掌握词法分析器自动产生器的构造技术。该算法也是构造LR分析器的基础。输入：非确定有限(穷)状态自动机。输出：确定化的有限(穷)状态自动机二、实验原理一个确定的有限自动机(DFA M可以定义为一个五元组，M k( K,E, F, S, Z),其中： (1)K是一个有穷非空集，集合中的每个元素称为一个状态； (2)刀是一个有穷字母表，刀中的每个元素称为一个输入符号； (3)F是一个从K XE^ K的单值转换函数，即 F (R, a)= Q ( R, Q€ K)表示当前状态为R,如果输入字符 a,则转到状态 Q,状态Q称为状态R的后继状态； (4)S€ K,是惟一的初态； (5)Z K,是一个终态集。由定义可见,确定有限自动机只有惟一的一个初态,但可以有多个终态,每个状态对字母表中的任一输入符号,最多只有一个后继状态。对于DFAM,若存在一条从某个初态结点到某一个终态结点的通路，则称这条通路上的所有弧的标记符连接形成的字符串可为DFAM所接受。若M的初态结点同时又是终态结点，则称&可为 M所接受(或识别)，DFA M所能接受的全部字符串(字)组成的集合记作 L(M)。一个不确定有限自动机(NFA M可以定义为一个五元组，M=(K, E, F, S, Z), 其中：( 1) k 是一个有穷非空集,集合中的每个元素称为一个状态； (2)E是一个有穷字母表，E中的每个元素称为一个输入符号； (3)F是一个从K xE^ K的子集的转换函数； (4)S K,是一个非空的初态集； (5)Z K,是一个终态集。由定义可见，不确定有限自动机 NFA与确定有限自动机DFA的主要区别是： (1)NFA的初始状态S为一个状态集，即允许有多个初始状态； (2)NFA中允许状态在某输出边上有相同的符号，即对同一个输入符号可以有多个后继状态。即DFA中的F是单值函数，而NFA中的F是多值函数。因此，可以将确定有限自动机DFA看作是不确定有限自动机NFA的特例。和DFA—样，NFA也可以用矩阵和状态转换图来表示。对于NFAM,若存在一条从某个初态结点到某一个终态结点的通路，则称这条通路上的所有弧的标记(&除外)连接形成的字符串可为M所接受。NFAM所能接受的全部字符串(字)组成的集合记作 L(M)。由于DFA是 NFA的特例，所以能被DFA所接受的符号串必能被NFA所接受。设M和M是同一个字母集E上的有限自动机，若 L (M)= L (M),贝U称有限自动机M和M等价。由以上定义可知，若两个自动机能够接受相同的语言，则称这两个自动机等价。DFA是 NFA的特例，因此对于每一个 NFAM总存在一个DFAM，使得L (M) 二L (M)。即一个不确定有限自动机能接受的语言总可以找到一个等价的确定有限自动机来接受该

计算机模型

前言：话说梦想关于计算机有一天能像人一样思考的科幻作品是一个已经比较古老的主题了。甚至还有人专门设计了的类似“机械人三原则”之类的具体设想，以此来分析将来计算机智能一旦发展到人的智商我们究竟会面临哪些问题。不过对于另一些科学家来说，往往他们考虑问题的深度可能不够，他们通常更多的是先考虑如何实现某个技术，至于实现该技术后带来的一切社会、政治问题他们都先不作考虑。我想大概研究武器的科学家比较突出吧。总而言之，无论计算机智能高度发展可能带来什么样的危机。能够实现计算机高度拟人化思维的设想永远是计算机研究者的一个梦想。然而，计算机本身是否具有能像人一样思考的潜力呢？计算机想要模拟人的思考方式究竟要向那些方向发展呢？我在学习了计算机运算原理之后得到了很大的启示。在此跟大家分享一下，好引起激烈争论，活跃论坛气氛。 PS:本人向来拒绝一切用高深词汇和难以理解的专用名词把一个本来容易理解的问题变得难以接受。下面的内容我尽量的用浅显的道理解释。特别是希腊字母我又打不出来，因此涉及专门的数学证明的地方有兴趣的朋友可以参考相关资料。 1，什么是计算机的运算原理（Theory of computation）所谓运算原理，或者计算原理。就是研究计算机究竟是用什么方法来工作的。通过理解计算机的工作方法，我们可以推断出计算机究竟能做什么和不能做什么。以及用什么方法才能完成某些工作。这就相当于我们研究一下收音机是如何工作的，就能知道收音机能接受什么信号，不能接受什么信号。计算机科学虽然发展的越来越快，计算机的性能从数字上越来越高。但是仍然有些事情是单靠发展计算机性能无法实现的。就好像你加大收音机的接受频段，也不可能打出一张X光相片一样。这里需要指出一点，对于有一定编程基础的朋友而言要区分计算机运算原理并不是计算机算法原理。所谓算法，大家都清楚，是用一个类似程序的流程方法把程序表述出来。比如排序算法，你可以选择大数往后排，或者小的数字往前排。然后考虑一下哪种算法在哪种情况下运行效率比较高，哪种算法存储空间效率比较高等等。计算原理完全是另一个概念，它往往不会具体到某一个算法，它可以告诉你计算机“能”或“不能”执行某一种任务。以及一旦要执行一个非常困难的任务，我们应该向哪个方向考虑。这里面更多的是用数学的概念来进行推导和证明。那么为了研究计算机的运算方法，我们把计算机简化成为几种非常简单的模型。根复杂的计算机系统比，这些模型看起来可以用简陋形容。但是他们对于我们理解计算机的能力却又是必不可少的工具。计算机的简单模型主要分为三种：有限状态自动机Finite Automaton（FA），下推自动机Push Down Automaton(PDA)，以及图灵机Turing machine。这三种模型一个比一个复杂，一个比一个功能更强大。当然这些名词看起来有点玄。我马上用简单的语言给大家解释一下。 2，有限状态自动机（简称FA）所谓自动机，其实就是不需要人为干预指可以自动执行某个任务的机器。说白了也就是计算

不确定有穷状态自动机的确定化实验报告

编译原理实验报告(二) E01214055 鲁庆河 1.实验名称：不确定有穷状态自动机的确定化 2.实验目的： a)输入：非确定有穷状态自动机NFA b)输出：确定化的有穷状态自动机DFA 3.实验原理： a)NFA确定化为DFA 同一个字符串α可以由多条通路产生，而在实际应用中，作为描述控制过程的自动机，通常都是确定有限自动机DFA，因此这就需要将不确定有限自动机转换成等价的确定有限自动机，这个过程称为不确定有限自动机的确定化，即NFA确定化为DFA。 b)NFA的确定化算法 ----- 子集法： ●若NFA的全部初态为S1，S2，…，S n，则令DFA的初态为： S＝[S1，S2，…，S n]，其中方括号用来表示若干个状态构成的某一状态。 ●设DFA的状态集K中有一状态为[S i，S i+1，…，S j]，若对某符号a∈∑，在NFA中有F（{ S i，S i+1，…，S j}，a） ={ S i’，S i+1’，…，S k’ },则令F（{ S i，S i+1，…，S j }，a）={ S i’，S i+1’，…，S k’ }为DFA的一个转换函数。若[ S i’，S i+1’，…，S k‘ ]不在K中，则将其作为新的状态加入到K中。 ●重复第2步，直到K中不再有新的状态加入为止。 ●上面得到的所有状态构成DFA的状态集K，转换函数构成DFA的F，DFA的字母表仍然是NFA的字母表∑。 ●DFA中凡是含有NFA终态的状态都是DFA的终态。 c)closure（I）函数，move(I,a)函数的假设I是NFA M状态集K的一个子集（即I∈K），则定义ε-closure（I）为： 1.若Q∈I，则Q∈ε-closure（I）； 2.若Q∈I，则从Q出发经过任意条ε弧而能到达的任何状态Q’，则Q’∈closure（I）。 3.状态集ε-closure（I）称为状态I的ε闭包。假设NFA M＝( K,∑,F,S,Z ),若I∈K，a∈∑,则定义I a＝closure（J）,其中J是所有从closure（I）出发,经过一条a弧而到达的状态集。 NFA确定化的实质是以原有状态集上的子集作为DFA上的一个状态,将原状态间的转换为该子集间的转换，从而把不确定有限自动机确定化。经过确定化后，状态数可能增加,而且可能出现一些等价状态，这时就需要简化。 4.实验思路：(数据结构及变量设计等)

不确定有限状态自动机的确定化(NFA TO DFA)

不确定有限状态自动机的确定化（NFA TO DFA）2008-12-05 22:11 #include #include #define MAXS 100 using namespace std; string NODE; //结点集合 string CHANGE; //终结符集合 int N; //NFA边数 struct edge{ string first; string change; string last; }; struct chan{ string ltab; string jihe[MAXS]; }; void kong(int a) { int i; for(i=0;iNODE.find(a[i+1])) { b=a[i]; a[i]=a[i+1]; a[i+1]=b; } }

void eclouse(char c,string &he,edge b[]) { int k; for(k=0;khe.length()) he+=b[k].last; eclouse(b[k].last[0],he,b); } } } void move(chan &he,int m,edge b[]) { int i,j,k,l; k=he.ltab.length(); l=he.jihe[m].length(); for(i=0;ihe.jihe[m].length()) he.jihe[m]+=b[j].last[0]; for(i=0;ihe.jihe[m].length()) he.jihe[m]+=b[j].last[0]; } //输出 void outputfa(int len,int h,chan *t) { int i,j,m; cout<<" I "; for(i=0;i

将不确定的有限自动机转换为确定的自动机

不确定的有限自动机转为确定的自动机可以识别语言(a|b)*ab 的NFA 的转换图如图示。识别(a|b)*ab 的NFA 转换表：每个状态一行，每个输入符号和（如果需要的话）各占一列，表的第i 行中符号a 的条目是一个状态集合（说得更实际一些，是状态集合的指针），这是NFA 在输入为a 时，状态i 所到达的状态集合。下图是对应的NFA 的转换表。

转换表的优点是可以快速访问给定状态和字符的状态集，缺点是，当输入字母表较大，并且大多数转换是空集时，会占用大量的空间。转换例子

识别(a|b)*ab的NFA 这里输入字母表是{a,b},令A={0,1,2,4,7},ε-closure(move(A,a)),在A中，只有2和7有a 转换，分别转到3和8，因此move(A,a)={3,8}，故ε-closure(move(A,a))= ε-closure({3,8})

={1,2,3,4,6,7,8}，这是因为ε-closure（3）={1,2,3,4,6,7}，并且ε-closure（8）={8}，记 B={1,2,3,4,6,7,8}。于是，B ) (δ。 , A= a 从图中可看出，在A={0,1,2,4,7}中，只有状态4含b转换到5，故该DFA状态A的b转换到达ε-closure(move(A,b))= ε-closure（{5}）={1,2,4,5,6,7},记C={1,2,4,5,6,7}。用新的没有标记的的集合B和C继续这个过程，最终会达到这样：所有的集合（即 DFA的所有状态）都已标记，因为10个状态的集合的不同子集只有102个，一个集合一旦标记就永远是标记的，所以到终止是肯定的。对于状态B={1,2,3,4,6,7,8},只有2和7有有a转换，分别到3和8，ε-closure(move(B,a))= ε-closure({3,8})={1,2,3,4,6,7,8}. 同样，对状态B={1,2,3,4,6,7,8}，只有状态4和8有b转换，分别转到5和9，故 ε-closure(move(B,b))= ε-closure({5,9})={1,2,4,5,6,7,9},记D={1,2,4,5,6,7,9}. 对C={1,2,4,5,6,7}，有2和7有a转换，分别转到3和8，因此move(C,a)={3,8}，故ε-closure(move(C,a))= ε-closure({3,8})={1,2,3,4,6,7,8}=B. 对C={1,2,4,5,6,7},只有状态4含b转换到5, 故

模糊数学和有限状态机矩阵形式描述的人工情绪模型

第32卷第9期2010年9月北京科技大学学报Jou rnal of U niversity of Sc i ence and T echno l ogy B eijing V o.l 32No .9Sep .2010 模糊数学和有限状态机矩阵形式描述的人工情绪模型史雪飞王志良张琼北京科技大学信息工程学院,北京100083 摘要根据大脑的情绪加工环路提出了三个层次的人工情绪框架结构.重点对智能体的底层情绪模型进行了研究,分别采用模糊关系理论和有限状态机的矩阵形式建立了相应的情绪激活状态和行为输出方程.模型考虑了心境和需求对当时情绪的影响,利用矩阵模型可以直接计算出不同情绪状态下的输出行为,解决了单纯用表的形式记录/事件)情绪)行为0序列对的存储空间和查表问题.选择了婴儿的情感行为数据来验证模型的正确性.仿真结果表明:模型在考虑了敏感因子和心境对情绪激活阀值影响的因素后,在机器系统中可以建立有效的情绪与行为输出模型.关键词模糊关系;有限自动机;情绪模型;人工智能分类号 T P 181 M odelli ng e moti on based on fuzzy mathe m atics and m atrix descri pti on of fi nite state machi nes S H I Xue -fei ,WAN G Zh i -li ang ,ZHANG Q iong School of Infor mati on E ngi neeri ng ,U n i vers it y of Science and T echnology Be iji ng ,Beijing 100083,Ch i na AB STRACT A t hree -l ayer emo ti on m ode l structure based on bra i n science was proposed firstly .T hen a bo ttom -leve l emo ti on m ode l o f t he i ntelli g ent syste m was presented in de tai.l Itw as constructed by usi ng fuzzy m athe m atics andm a trix descr i pti on o f fi n ite state m a -ch i nes .A f uzzy re l a ti on bet w een sti m u l us and e m otion w as produced to de ter m i ne the ac tive e m otion i n conside ration o fm ood and de -sire a t that ti m e .The outpu t behav i o r w as calculated by a m atr i x sty l e o f fi n ite sta te m ach i nes wh ile the active e m oti on w as g iven .T he m ode l constructed in this w ay cou l d reduce m e m ory spaces used only f o r st o ri ng the correspond i ng re l ations a m ong sti m u l us ,emo ti on and behav i or .T he si m ulati on result and concl us i on are presen ted i n the end .K EY W ORDS f uzzy relation ;fi n ite autom aton ;e m otion mode llin g ;artificial i nte lli g ence 收稿日期:2009 --11--16基金项目:国家高技术研究发展计划资助项目(2007AA04Z218);北京市自然科学基金重点项目(KZ200810028016) 作者简介:史雪飞(1973)),女,讲师,博士研究生,E-m ai:l sxf 1245@i es .u st https://www.wendangku.net/doc/b53409599.html, .cn;王志良(1956)),男,教授,博士生导师人工智能的研究从20世纪50年代开始发展到现在已经达到了较高的水平,它的研究内容也从模拟人的感知觉、推理和学习等认知智能逐渐扩展到人的情绪和情感.目前人工情感已成为人工智能领域的研究热点.其中,如何赋予机器情感智力(即情绪建模问题)是研究的核心,其基础和根本是对自然情绪实质的理解和表示.近年来,国内外已有许多人工情绪的模型 [1- -7].由于情绪的复杂性以及人类对自身情感产生和变化规律的研究尚不完善,情绪建模的研究工作进行得比较艰难甚至对这一问题本身的提出也存在着争议.尽管如此,目前在情感计算领域己经有很多人工情绪模型的出现,它们至少从功能的角度上实现了对人类情绪有限的模仿.最早的经典情绪模型是1988年O rtony 等 [1] 提出的/OCC 情绪认知模型0.它是基于情绪的认知理论和基于规则的建模, 因为很容易用计算机实现而得到广泛使用.然而,情绪不仅由单一的认知评价过程产生,还与一些低层次的非认知性因素影响有密切联系.英国伯明翰大学的S l o m an [2] 提出的/Cog A ff 模型0同时考虑了低层的身体反应机制和高层的心理认知对情感的影响,建立了情感的三层体系结构,但是这些抽象的模型没有提供一个具体的可供计算机执行的情感建模方法.人类情绪的激活具有一定程度的不确定性,

有限自动机的原理及示例

计算机组成原理与结构期末论文有限自动机的原理及示例学院：专业：姓名：学号：

有限自动机的原理及示例本文将介绍几种重要有限自动机的基本原理，并通过例子说明它们的运行过程。一．语言的基本概念一张字母表是一个非空有限集合∑，字母表∑中的每个元素x 称为∑中的一个字母，也称符号、终止符或者字符。 ∑中有限个字符1,,n a a 有序地排列起来 12n x a a a = 就称为∑上的一个字符串，n 称为它的长度。其中有一个特殊的串ε，它的长度为零。若1∑和2∑都是字母表，则它们的乘积12∑∑定义为 {}12121122,a a a ∑∑=∈∑∈∑：a ，特别地， 0121 {} n n ε-∑=∑=∑ ∑=∑∑ ∑=∑∑ 令 *01k k k k ∞=∞+=∑=∑∑=∑ 若*,,x y z ∈∑，且 z xy = 则称,x y 是z 的子串。字母表∑上的一种语言是*∑的一个子集L 。二．有限状态自动机的原理和运算实例

1.基本原理一个有限状态自动机的物理模型通常包括两部分：（1）一个输入存储带，带被分解为多个单元，每个单元存放一个输入符号（字母表上的符号），整个输入串从带的左端点开始存放，而带的右端可以无限扩充。（2）一个有限状态控制器（FSC ）,该控制器的状态只能是有限个；FSC 通过一个读头和带上单元发生耦合，可以读出当前带上单元的字符。初始时，读头对应带的最左单元，每读出一个字符，读头向右移动一个单元。有限状态自动机的一个动作为：读头读出带上当前单元的字符；FSC 根据当前FSC 的状态和读出的字符，改变FSC 的状态；并将读头右移一个单元。接着给出有限状态自动机的数学模型。字母表∑上的一个有限状态自动机(FSAM)是一个五元组 ()0,,,,,FSAM Q q F δ=∑ 其中， i)Q 是一个有限状态的集合； ii)∑是字母表，它是输入带上的字符的集合； iii)0q Q ∈是开始状态； iv)F Q ?是接收状态（终止状态）集合； v):Q Q δ?∑→是状态转换函数，(,)q x q δ'=表示自动机在状态q 时，扫描字符x 后到达状态q '。对于有限状态自动机M ，给定字母表上的串12n w w w w = ；初始时，自动机M 处于开始状态0q ；从左到右逐个字符地扫描串12n w w w w = ；在011(,)q w q δ=的作用下，自动机M 处于状态1q ，在122(,)q w q δ=的作用下，自动机M 处于状态2q ，……当将串w 扫描结束后，若自动机处于某一个接收状态，则称有限状态自动机能够接收（识别）串w 。对于自动机而言，从开始状态开始，在扫描串的过程中，状态逐个地变化，直到某个接收状态，把状态的变化过程称为自动机的一条路径，而这条路径上所标记的字符的连接，就是自动机所识别的串。有时为了表述方便，也采用如下定义的扩展的状态转换函数 **:Q Q δ?∑→ *(,)q w q δ'=

不确定有限状态自动机的确定化

不确定有限状态自动机的确定化【实验目的】输入：非确定有限（穷）状态自动机。输出：确定化的有限（穷）状态自动机。【实验原理】同一个字符串α可以由多条通路产生，而在实际应用中，作为描述控制过程的自动机，通常都是确定有限自动机DFA，因此这就需要将不确定有限自动机转换成等价的确定有限自动机，这个过程称为不确定有限自动机的确定化，即NFA确定化为DFA。 NFA确定化的实质是以原有状态集上的子集作为DFA上的一个状态，将原状态间的转换为该子集间的转换，从而把不确定有限自动机确定化。经过确定化后，状态数可能增加，而且可能出现一些等价状态，这时就需要简化。【程序代码】 #include #include #include using namespace std; #define max 100 struct edge{

string first;//边的初始结点 string change;//边的条件 string last;//边的终点 }; int N;//NFA的边数 vector value; string closure(string a,edge *b) { int i,j; for(i=0;i

有限自动机ATM机状态转换

有限自动机ATM机状态转换 0引言有限自动机源于20世纪40年代，是一种用于研究离散事件动态系统的数学模型,1943年麦克卡赛(McCulloch)与皮特斯(Pitts)建立了模拟神经网络的自动机。1956年莫尔(Moore)建立了描述计算机的时序机的概念。此后,自动机理论迅速发展,与计算机技术密切结合,在人工智能、自动控制等领域有广泛应用。有限自动机是计算机科学的重要基石,它可以用来研究时序线路与计算机的构造,是计算机硬件的理论基础。由于计算机中的数以二进制形式表示,所以计算机基本的加法器功能可以用有限自动机来实现。计算机的操作系统在信息处理进程中需要一定资源。在不同资源条件下,进程处于不同的状态。进程活动中要不断提出申请资源和归还资源的请求,这些请求与进程的状态和资源的条件有关。操作系统的这些活动体现了一个有限自动机的功能特征,因此操作系统的信息处理过程可以用有限自动机来刻画。 1 ATM机状态分析 ATM机是当前银行较为常用的一种用户自助操作的机器，它是以实时操作系统软件基础实现的强实时系统。ATM机具有事务的基本特性，即：原子性、一致性、隔离性、持久性。其中，原子性保证了事务的操作是一个完整的过程，要么做，要么不做；一致性：保证事务从一个一致性状态转换到另外一个一致性状态，此特性与原子性密切相关；隔离性：即一个事务的执行不被其他事务所干扰，各事务之间执行互不干扰；持久性：即一个事务一旦提交，它对数据库中的数据改变就是永久性的。从插卡到某个动作操作成功为一个原子操作，要么成功，提交事务，更新数据库；要么失败，退回到插卡前的操作，数据库中数据仍为原来的数据，不发生改变。本文从ATM机的基本状态出发来讨论ATM机中的状态迁移。 ATM机的基本状态包含了插卡，输入密码，余额查询，取款，存款，转账，退出这几个基本状态。其中初始阶段为等待插卡阶段，此阶段等待磁卡的插入；插入以后则系统状态变为插卡状态，此状态判断插入的磁卡是否有效，有效则跳转到输入密码状态，系统状态变为登录状态，此时可以根据需要进行查询、取款、存款、转账等状态的转换；若输入密码错误则继续保持插卡状态等待正确的用户

空调系统有限状态自动机的设计

1 引言 1.1课程设计的背景空调的发明已经列入20世纪全球十大发明之一，它首次向世界证明了人类对环境温度、湿度、通风和空气品质的控制能力。19世紀，英国科学家及发明家麦克·法拉第(Michael Faraday)，发现压缩及液化某种气体可以將空气冷冻，当时其意念仍流于理论化。二十世纪六七十年代美国为解决干旱缺水地区的冷热源问题而率先研制出风冷式冷水机，用空气散热代替冷却塔，其英文名为Air cool chiller, 简称Chiller。之后，设备设计和制造技术在90年代被转让到中国[1]。随着人们生活水平的逐渐提高，空调产品也将由“生活奢侈品”逐渐转变为日常生活用品。在空调健康、节能功能以及外观设计上，国内企业也经过引进、消化、吸收，技术水平及产品质量都在不断趋于完善，我国已经发展成为世界空调产业重要的研发和生产基地。随着经济的发展，空调已成为必备的家用电器，对空调的设计更加重要。随着社会需求的变化，空调朝着节能、环保及智能化方向发展。 1.2课程设计的目的本课程设计的目的是在掌握EDA实验开发系统的初步使用基础上，了解EDA技术，对空调系统进一步了解，掌握其有限状态自动机工作原理。通过本次课程设计更好地巩固和加深对基础知识的理解，学会设计中小型数字系统的方法，独立完成仿真过程，增强理论联系实际的能力，提高电路分析和理解能力。为日后的学习和工作奠定基础。 1.3课程设计的任务本课程设计任务是通过设计空调系统有限状态自动机的基本方法学习硬件设计的基本思想和基本流程，采用Max+plus2等软件为开发工具。通过对计算机硬件和软件解决方案的论证，对应用领域进行调查分析，参考各种资料和进行硬件开发实践。在指导老师的帮助下，已经基本上成功地实现了设计任务书的要求。 1.4课程设计的内容本课程设计主要完成基于VHDL的空调系统的设计与实现。本文运用有限状态自动机的方法，设计了状态机进程与信号控制进程相互配合。在状态机进程中定义了6个