70、迈向结合语句与图表的异构逻辑证明理论

迈向结合语句与图表的异构逻辑证明理论

1. 引言

异构推理结合了各种图形/图表和语句/语言表示,是图表推理研究中的一个重要课题。目前已经研究了多个异构系统,如积木世界系统、欧拉和维恩系统以及对应表系统等。然而,异构逻辑的证明理论尚未得到充分发展。

现有的证明理论主要基于语句/语言表示的逻辑证明进行研究。证明理论的一个主要目标是分析和刻画证明的结构,从而研究在系统中构建和搜索证明的有效策略,为定理证明提供基础。在传统证明理论中,正规证明和规范化起着核心作用。借助规范化定理,任何证明都可以简化为正规形式,便于对正规证明进行分析和刻画,因此根岑将规范化定理称为证明理论的主定理。

如果将图表转换为一阶逻辑(FOL)公式,就可以直接将常用的证明理论技术应用于异构/图表逻辑。基于这一思路,有研究者研究了一类与FOL中的正规证明一一对应的“N - 正规图表证明”。但这类证明没有反映出图表证明的特点,难以从一般意义上刻画图表证明的结构。

语言推理和图表推理在方法和策略上存在显著差异。语言推理通过分解给定前提并组合分解后的公式来构建结论;而图表推理则是通过统一前提中的信息构建(最大)图表,并从统一后的图表中提取结论。鉴于这种区别,我们将符号逻辑中发展起来的传统证明理论应用并扩展到异构逻辑,基于规范化定理对异构证明的结构进行刻画。我们在自然演绎框架内研究结合一阶公式和图表的异构逻辑,探索独立于特定系统的异构证明的抽象性质,这些性质在欧拉和维恩系统、积木世界系统以及对应表系统等具体系统中都有体现。

2. 异构逻辑的语法

我们抽象地介绍异构逻辑的语法。虽然每个系统都有具体的语法定义,但这里提取了每个系统中需要指定的共同项。异构逻辑的语法通过

【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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