27、不确定通信下的迭代信念修正

不确定通信下的迭代信念修正

1. 基本概念与偏好关系定义

在研究中,我们设定了一些基本概念。设 (p) 表示 Dean 戴上红色帽子,(q) 表示 Dean 穿上白色衬衫。对于主体 (i) 在 ((v, \epsilon)) 中的偏好关系定义如下:设 (v, w, x, y \in W),其中 (v(p) = 0) 且 (v(q) = 0),(w(p) = 0) 且 (w(q) = 1),(x(p) = 1) 且 (x(q) = 0),(y(p) = 1) 且 (y(q) = 1),并且假设 (v, w, x, y) 是等价的(即 (v \leq_{i,v,\epsilon} w),(w \leq_{i,v,\epsilon} v),(v \leq_{i,v,\epsilon} x),(x \leq_{i,v,\epsilon} v) 等等)。此时有 (v, (\text{alice}, \text{bob}, p \land q, B) \cdot (\text{alice}, \text{charlie}, \neg q, K) \models_M \neg B_{\text{alice}} p),但 (v, (\text{alice}, \text{bob}, p, B) \cdot (\text{alice}, \text{bob}, q, B) \cdot (\text{alice}, \text{charlie}, \neg q, K) \models_M B_{\text{alice}} p)。

2. AGM 理性公设及其问题

我们先回顾一下 AGM 理性公设,它针对一个接受信念集和公式并返回信念集的信念修正算子 (\dot{+})。给定某个结果关系 (\vda

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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