95、一种合作式网格计算方法

一种合作式网格计算方法

1 背景与问题提出

科学发现并非完全依赖单个科学家的智慧和经验,而是众多科学家共同努力的结果。在当今时代,这种现象更为明显。网格计算领域中,网格的概念是在动态、多机构的虚拟组织中进行可控和协调的资源共享与问题解决。网格计算技术涉及虚拟组织内无限数量资源的网络服务、连接和通信,因此被称为世界上最大的计算机。

我们考虑自动定理发现(ATF)问题的修订版:“需要确定哪些属性,才能让一群自动推理程序找到新的、有趣的定理,而非仅仅证明已有的猜想定理?” 同时,还考虑自动问题提出(APP)问题:“需要确定哪些属性,才能让一群自动推理程序提出新的、有趣的问题?”

为解决这些问题,我们提出一个新的研究方向:构建理论网格,作为虚拟组织内合作共享的形式化理论;然后实现一群基于理论网格工作的自动推理程序,使网格理论家能够自动或半自动地发现新定理和提出新问题。

2 基本概念和符号

2.1 形式逻辑系统

形式逻辑系统 (L) 由对象语言 (F(L))(即 (L) 的所有合式公式的集合)和逻辑后承关系 (|−L) 组成。对于 (P ⊆ F(L)) 和 (c ∈ F(L)),(P |−L c) 表示在 (L) 的框架下,(c) 是前提 (P) 的有效结论。逻辑定理 (t) 是满足 (\varphi |−L t)((\varphi) 为空集)的公式,用 (Th(L)) 表示 (L) 的所有逻辑定理的集合。

形式逻辑系统 (L) 分为爆炸式和次协调式。若对于任意两个不同的公式 (A) 和 (B),都有 ({A, ¬A} |−L B),则 (L) 是爆炸式的;否则,(L) 是次协调式的。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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