28、论证与命题逻辑教学的可视化工具探索

论证与命题逻辑教学的可视化工具探索

1. 论证教学工具简介

在教学中,有三种用于教授论证技巧的工具,它们各有特点且能相互补充。
- 传统论证分析工具 :专注于对论证进行细致的分析。
- 对话系统类工具 :将论证教学拓展到对话系统领域。

这些工具的互补性和资源复用性源于论证交换格式的抽象本体这一共同基础。随着越来越多使用该格式的工具和数据集的开发,在教育领域,无论是机构内部还是机构之间,其潜在的教育益处都在不断增加。

下面通过表格展示这三种工具的特点对比:
|工具类型|特点|
| ---- | ---- |
|传统论证分析工具|深入分析论证结构|
|对话系统工具1|促进对话式论证学习|
|对话系统工具2|拓展论证教学场景|

2. 命题逻辑教学的假设基础

2.1 抽象与空间认知的联系

数学和逻辑语言中充满了隐喻,这表明抽象认知与空间认知可能存在紧密联系。例如,数学中说序列“逃逸”、函数“跳跃”等,逻辑中“论证站不住脚”“结论从前提得出”等表达,都体现了使用者与物理环境的关联。

从进化理论的角度来看,人类产生抽象思维的能力可能是大脑中负责感知和操纵空间的部分适应的结果。人类具有卓越的视觉能力,这种能力在进化过程中达到了很高的水平,自然可以成为新认知过程的支撑。

2.2 视觉与推理的关系探讨

不同学者对视觉与推理的关系有不同观点:
- Pylyshyn观点 :多数科学

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值