46、可假设逻辑程序的最小否定模型语义解读

可假设逻辑程序的最小否定模型语义解读

1. 稳定模型语义

在可假设逻辑程序(ALP)中,其非正式解读包含两种结果:可接受的文字假设和被相信的原子。被相信的原子集合是 $HB(\Pi)$ 的子集,而可接受的假设集合是 $AB(\Pi)$ 的子集。基于此,ALP 程序的解释定义如下:
- 解释(Interpretation) :设 $\Pi$ 是一个有限的 ALP 程序,$\Pi$ 的一个解释 $I$ 是一个元组 $(X, A)$,其中 $X$ 称为信念集,是 $HB(\Pi)$ 的一致子集,$A$ 称为可接受的假设文字集或简称可假设集,是 $AB(\Pi)$ 的一致子集。
- 满足(Satisfaction) :设 $(X, A)$ 是一个解释:
- 对于一个基原子 $p$,若 $p \in X$,则 $(X, A)$ 满足 $p$,记为 $(X, A) \vDash_A p$。
- 对于一个基文字 $\neg p$,若 $p \notin X$,则 $(X, A) \vDash_A \neg p$。
- 对于基假设 $Cp$ 和 $\neg C\neg p$,若 $p \in A$,则 $(X, A) \vDash_A Cp$ 且 $(X, A) \vDash_A \neg C\neg p$。
- 对于基假设 $C\neg p$ 和 $\neg Cp$,若 $p \notin A$,则 $(X, A) \vDash_A C\neg p$ 且 $(X, A) \vDash_A \neg Cp$。
- 对于基文字和假设的合取 $T$,若 $(X, A)$ 满足 $T$ 中的所有文字和假设

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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