40、构建 SPINdle:可废止逻辑推理器的设计与实现

构建 SPINdle:可废止逻辑推理器的设计与实现

1. 引言

可废止逻辑(Defeasible Logic,DL)是一种非单调形式化方法,最初由 Nute 提出。它是一种基于规则的简单推理方法,能够在处理不完整和矛盾信息的同时,保持较低的计算复杂度。多年来,该逻辑得到了显著发展,并在多个应用领域得到了广泛应用,如业务规则和法规、智能体建模和协商、语义网应用以及业务流程合规性等。

SPINdle 是一个基于 Java 的开源可废止逻辑推理器,能够对可废止逻辑理论(包括包含超过 100 万条规则的理论)进行高效且可扩展的推理。它涵盖了标准可废止逻辑和模态可废止逻辑的扩展,既可以作为独立的理论证明器,也可以作为可废止逻辑规则引擎嵌入到任何应用程序中。用户或智能体可以对给定的知识库或其他应用程序动态生成的理论发出查询,SPINdle 会自动得出相应的结论,并且理论可以用 XML 表示。

SPINdle 具有以下重要特性:
- 支持可废止逻辑的所有规则类型,如事实、严格规则、可废止规则、反驳规则和优先级关系。
- 支持带有模态运算符转换的模态可废止逻辑。
- 支持否定和冲突(互斥)文字。
- 理论可以用 XML 和预定义语法的纯文本表示,并且理论及其扩展也可以用 XML 导出。
- 开发了一个可视化理论编辑器,用于编辑标准可废止逻辑理论。

2. 可废止逻辑
2.1 可废止逻辑基础

可废止理论 D 是一个三元组 (F, R, >),其中 F 和 R 分别是有限的事实集和规则集,> 是 R 上的优先级关系。SPINdle 主要考虑本质上为命题的规则,包含自由变量的

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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