13、通用认知智能:从认知意识到Lambda(Λ)

通用认知智能:从认知意识到Lambda(Λ)

1. 引言与文章计划

通用认知智能(UCI)的概念可在很大程度上从先前引入并公理化的认知意识理论(TCC)以及用于衡量给定时间(或一段时间间隔)内智能体认知意识程度的框架 Λ 中推导得出。我们不会简单重复之前的内容,而是在此基础上引入适用于所有认知智能体的 UCI,并介绍如何轻松构建 Λ 的新的无穷版本。

为了初步刻画 UCI,我们先通过一个测试来探讨认知智能。假设数学老师 Alice 提出一个问题:已知命题 ¬(ϕ → ψ),是否能演绎得出 ϕ 成立?并要求证明答案的正确性。答案是肯定的,以下是一个详细的证明过程:

Proof: Our given is that ¬(ϕ →ψ).
Suppose for indirect proof
that ¬ϕ holds. Suppose in addition, for a sub-proof using reductio
as well, that ¬ψ; and suppose too — to obtain a conditional directly
inconsistent with our given — that ϕ. We deduce ψ by reductio from
the now-available contradiction, and then since our supposition of ϕ
has led to ψ, we deduce the conditional ϕ →ψ. But now we have
before us the contradiction of this conditional with our given, a
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值