97、逻辑语法与带注释谓词逻辑的自然演绎系统

逻辑语法与带注释谓词逻辑的自然演绎系统

逻辑语法基础

符号转换与解析

当“Bi”被假定为终结符号时,在转换中会使用“member(Bi, Si−1, Si)” 而非 “subset(Bi, Si−1, Si)”。(1)′ 中的参数 S0, S1, …, Sn 是 VT 的多重集,以元素列表形式表示。“subset” 谓词用于表示对象集的子集,第一个参数是子集名称,第二个参数是对象集,第三个参数是补集,即第二个参数减去第一个参数后的剩余部分。例如,“subset(A, S0, Sn)” 表示 “A” 是 S0 的子集,Sn 是剩余部分。

“member” 谓词由以下 Prolog 子句定义:

member(M, [M|X], X).
member(M, [A|X], [A|Y ]) :- member(M, X, Y ).

在解析时使用子句 (1)′,会将对象句子(终结符号的多重集)赋给参数 S0。为了在 S0 中找到子集 A,第一个子目标在 S0 中找到子集 B1 并将剩余部分放入 S1,下一个子目标在 S1 中找到 B2 并将剩余部分放入 S2,以此类推,最后一个子目标在 Sn−1 中找到 Bn 并将剩余部分放入 Sn。也就是说,在使用语法规则解析时,语法规则中的每个非终结符号通过从给定集合中移除自身作为子集来创建新集合,每个终结符号通过从给定集合中移除自身作为成员来创建新集合。

反向链与自顶向下解析

通常,Prolog 程序由两种确定子句组成,即事实 {F1, F2, …, Fn} 和规则 {R1, R2, …

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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