28、作为形而上学可能性标准的可想象性

可想象性与形而上学可能性

作为形而上学可能性标准的可想象性

1. 想象力与可想象性原则

在探讨形而上学可能性时,想象力是一个关键概念。有人将想象力描述为“灵魂中的一种神奇能力”,它“从宇宙的一端运行到另一端”来收集观念。想象力极其自由,能以各种可能的方式组合、混合和改变观念。没有这种能力,我们将无法进行一般的思考,它也是几何的“终极标准”,并且是归纳推理的基础。

可想象性原则(CP)宣称,我们能清晰明确构想的事物并非荒谬和不可能的,我们所构想的事物至少在形而上学意义上是可能的。例如,我们能形成金山的观念,从而推断这样的山可能实际存在;而我们无法形成没有山谷的山的观念,所以认为它是不可能的。

不过,对于这一原则存在不同解读。Stephen Yablo 发现上述关于可想象性与形而上学可能性的论述存在歧义,有两种解读:
- 我们基于可想象性来赋予形而上学可能性。
- 想象力揭示或告知我们形而上学的可能性。

Don Ainslie 拒绝了第一种选择,因为他认为这需要一个可能性的观念,而他觉得相关论述中缺乏这一观念。同时,也有人质疑我们认为某物可能存在就足以使其成为真正可能性的观点,因为我们构想事物的能力与事物本身的可能存在之间似乎没有自然或可理解的联系。

在休谟的诸多重要论证中,可想象性原则都起着关键作用,但他并未对该原则进行辩护或解释。而且,在休谟研究之外,可想象性原则的认知解读已被宣告失败。例如,我们能构想水是 XYZ,但从后天的形而上学必然性来看,水是 H₂O。不仅是水和 H₂O、金和原子序数 79 这样的后天必然同一性会威胁认知版的可想象性原则,数学猜想中真假都可构想的情况也对其构成挑战。

这里尝试提出一种不同的解读——“归因

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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