17、评价性谓词与普通谓词的评价性用法

评价性谓词与普通谓词的评价性用法

在语义学和语言哲学领域,人们对“好吃的”“有趣的”这类个人品味谓词(PPT)的兴趣日益浓厚。然而,个人品味谓词是否与“好”“坏”等评价性谓词以及“美丽”等审美谓词属于同一类别,这一问题却常常被忽视。接下来,我们将探讨如何区分评价性形容词和个人品味谓词,以及普通谓词如何在特定语境中表达价值判断。

1. 区分评价性形容词与个人品味谓词

语义学家和语言哲学家提出了一些标准,用于从语义上对各类形容词进行分类,从而区分评价性谓词的类别。

1.1 可分级性

在语义学中,形容词的一个基本特征是是否可分级。大多数评价性形容词是可分级的,但要使一个可分级形容词真实地适用于某个个体,该个体所具有的相关属性通常需要达到一定的阈值。这个阈值的选择往往取决于上下文确定的比较类。不同的说话者可能会采用不同的比较类,这就可能导致在某个具体情况下,对于某个形容词是否适用产生分歧。不过,只有当使用某个可分级形容词表达或传达了特定的价值判断时,我们才将其称为“评价性”的。

1.2 维度性

另一个分类标准是形容词的维度性,即它是单维度还是多维度的。判断多维度性的主要标准是,该形容词能否与“在每/某些/大多数方面”或“除了”等结构搭配使用。例如,“好”和“美丽”等评价性形容词与“相似”等多维度形容词的使用模式一致,而“咸的”等个人品味谓词则与“高的”等单维度形容词类似。具体示例如下:
| 示例类型 | 多维度形容词示例 | 单维度形容词示例 |
| ---- | ---- | ---- |
| “在每方面”结构 | 这些汽车在每方面都相似。
这辆车在每方面都好。
巴黎在

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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