17、心智计算理论的评估

心智计算理论的评估

在探讨心智计算理论时,我们先从一个基本概念入手,即心智像计算机一样存储和处理离散符号。要评估这一观点,我们得清楚什么是离散符号。在计算机领域,核心要求是类型可识别性,每个符号标记代表特定类型,且类型必须清晰可辨。比如,两个“0”是同一类型的标记,而“0”和“1”则属于不同类型。

手写是体现类型可识别性重要性的一个实例。易读的手写体,其符号标记容易识别类型;而难读的手写体,符号标记则模糊难辨。不同类型标记的差异可以通过多种方式体现,如印刷中的“0”和“1”形状不同,计算机里的“0”和“1”状态通常由电流差异表示。只要标记能被可靠识别为其所属类型,具体的体现方式可以不同。

如果大脑如同冯·诺依曼架构的计算机,其硬件需具备计算机那样的符号操作能力,能无限期存储符号标记,并在系统各部分间传输。计算机的基本存储单元是双稳态设备——触发器。触发器虽有不同设计规格,但都具备两个基本能力:可靠地设置为两种状态之一,且设置后能保持该状态直至改变。一个触发器存储一位数据,即“0”或“1”的标记。不过,主内存并非必须使用触发器,像Pilot ACE和EDVAC就采用了声延迟线,还有图灵机的纸带和铅笔标记等其他技术也可行,但如今计算机内存以触发器为基础,控制电路中也一直使用它。

那么,大脑是否使用触发器进行记忆和控制呢?是否包含触发器呢?这个问题的明确答案出人意料地难以得出。麦卡洛克和皮茨(1943)的研究颇具影响力,他们基于神经元动作电位“全或无”的特性及刻板特征,认为大脑的基本符号代码是二进制的,这似乎对上述问题给出了肯定答案。他们认为可以将任何神经元的反应视为对其适当刺激的命题。不过,他们也承认神经元的易化、消退和学习等特性会改变其反应功能,但认为这些改变不影响对神经网络活动形式处理得

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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