18、纯证伪主义与对偶直觉主义逻辑解析

纯证伪主义与对偶直觉主义逻辑解析

1. 逻辑后果的重新定义

Rumfitt 建议定义 (A_1, \ldots, A_n \vdash B) 成立的条件为 (f^{\perp} {A_1} \cap \ldots \cap f^{\perp} {A_n} \subseteq f^{\perp}_{B})。这意味着那些能让我们认识到某些事物排除了每个前提被证伪的事态,是排除了结论被证伪的事态的子集。也就是说,当所有前提都被公认为永远不可证伪时,结论也是如此。有趣的是,Rumfitt 表明这种对逻辑后果的重新定义将产生经典逻辑。他总结说,这提供了一种“没有陌生逻辑困扰的反实在论”。Dummett 在回应 Rumfitt 的文章时,接受了这种对逻辑后果的重新定义,并写道:“在我看来,安全断言性似乎是在证伪主义意义理论中能达到的最佳真理概念”。

不过,此前的结论认为,虽然可识别的永恒不可证伪性可能确实是真理的更好候选,但在断言性方面,它似乎并不是更好的选择。因此,目前还是保留 Dummett 的原始提议。

2. 对偶直觉主义逻辑的 Kripke 语义学

在确定专注于临时不可证伪性的传递后,从 Dummett 选择的语义形式转向 Kripke 语义学。这里所讨论的逻辑与通常所说的对偶直觉主义逻辑密切相关,因此就直接称其为对偶直觉主义逻辑。不同版本的对偶直觉主义逻辑在条件连接词上有所不同:
- Dummett 实际上定义了一个实质条件,即 (A \to B) 和 (\neg A \vee B) 等价。
- 通常的对偶直觉主义逻辑没有条件连接词,而是有一个称为“余蕴含”的二元连接词,用 (\prec) 表示。
- Pr

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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