9、阿贝尔群可组合扩展:SPAG 演算及应用

阿贝尔群可组合扩展:SPAG 演算及应用

1. 阿贝尔群演算基础

在阿贝尔群元素推理中,我们旨在构建一个能为特定理论下的可满足性问题提供决策程序的演算。具体而言,要检查形如 Ax(T) ∪ G 的子句在阿贝尔群(AG)模型中的可满足性,其中 Ax(T) 是一组单位子句(不一定是基子句),用于形式化某些数据结构的行为,G 是一组基文字。

为实现这一目标,我们从演算中消除约束,并使用多排序语言,通过额外的函数符号扩展阿贝尔群理论的签名 ΣAG。同时,我们仅考虑不包含 ag 排序变量的单位子句。

在这个演算中,我们基于 AG - 重写系统 RAG 对项进行推理,RAG 包含以下规则:
1. x + 0 → 0
2. −x + x → 0
3. −(−x) → 0
4. −0 → 0
5. −(x + y) → (−x) + (−y)

重写操作是在模 AC(即 + 的结合律和交换律)的情况下进行的,记为 →RAG 时,实际表示的关系是 =AC−→RAG=AC。项 t 关于 RAG 的范式通常写作 AG - nf(t),两个项 t1 和 t2 在模 AG 下相等当且仅当 AG - nf(t1) =AC AG - nf(t2)。

我们还考虑一个项上的序 ≻,它具有以下性质:
1. 是全序、良基的,且在基项上是严格的。
2. 与 AC 兼容,即 s′ =AC s ≻ t =AC t′ 意味着 s′ ≻ t′。
3. 能对 RAG 的所有规则进行定向,即对于 RAG 的每个规则 l → r 和所有基替换 σ,有 lσ ≻ rσ。
4. 在基项上是单调的,即对于所有基项

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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