17、数学图形:欧几里得图表的本质与解读

数学图形:欧几里得图表的本质与解读

在数学实践中,公式和图表是两种重要的工具,它们之间的区别一直是哲学家们感兴趣的话题。一种常见的区分方式是认为图表是图片,而公式是符号。为了更精确地说明这种区别,我们可以借助皮尔斯对符号、索引和图标(icons)的分类。

1. 皮尔斯分类下的数学表示
  • 符号与索引 :在格赖斯的区分中,符号具有人为赋予的意义,而索引具有自然的意义。
  • 图标 :图标是通过“某种性质的共性”或相似性与它们的指称对象相联系的表示方式。图标处于符号和索引之间的中间位置,它既像符号一样,通过人为的、有意的行为来表示对象(即人为地再现其指称对象的相关方面),又像索引一样,依赖于与所描绘对象自然相关的东西(即再现其指称对象的特征)。典型的图标例子包括具象图片和其他描绘形式。不过,一个符号不一定需要在感知上与其指称对象相似才能成为图标,许多科学模型只再现其目标系统的结构特征,因此它们是看起来与指称对象不同的图标。

欧几里得图表是数学表示中的一个有趣案例,关于它们是符号、索引还是图标,以及属于哪种类型,仍然存在一些争论。

2. 欧几里得图表的不同观点
  • 结构图标观点 :一些人认为欧几里得图表是结构图标,因为它们与真正的几何对象具有同态性,在发现、理解和证明几何事实方面很有成效。
  • 图像图标观点 :本文作者认为欧几里得图表是图像图标,就像现实绘画或建筑模型等其他典型的图片一样,它们至少部分地通过与几何指称对象共
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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