6、逻辑推理系统中的序列与多序列研究

逻辑推理系统中的序列与多序列研究

1. 序列相关概念与推理系统

在逻辑推理中,序列是一个重要的概念。一个序列 $\Delta \Rightarrow \Gamma$ 在系统 $G_m$ 中可证,记为 $\vdash_m \Delta \Rightarrow \Gamma$,当且仅当存在一个序列 ${\delta_1, \ldots, \delta_n}$ 使得 $\delta_n = \Delta \Rightarrow \Gamma$,并且对于每个 $1 \leq i \leq n$,$\delta_i$ 是由之前的序列通过 $G_m$ 中的某个推理规则推导得出。同时,有可靠性和完备性定理:对于任意序列 $\Delta \Rightarrow \Gamma$,$\vDash_m \Delta \Rightarrow \Gamma$ 当且仅当 $\vdash_m \Delta \Rightarrow \Gamma$。

1.1 Gentzen 推理系统 $G_f$
  • 有效性定义 :一个序列 $\Pi \Rightarrow \Sigma$ 是 $G_f$-有效的,记为 $\vDash_f \Pi \Rightarrow \Sigma$,如果对于任意赋值 $v$,要么 $v \vDash \Pi$,要么 $v \vDash \Sigma$。其中,$v \vDash \Pi$ 表示存在某个 $C \in \Pi$ 使得 $v(C) \neq f$;$v \vDash \Sigma$ 表示存在某个 $F \in \Sigma$ 使得 $v(F) = f$。
  • 引理 :设 $\
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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