14、从认知意识与 Lambda (Λ) 看通用认知智能

从认知意识与 Lambda (Λ) 看通用认知智能

1. Λ:测量认知意识

Λ 用于测量意识,具体而言是认知意识(c - consciousness),这种测量基于相关主体可观察到的认知方式。与 Tononi(2012)提出的用于测量现象意识(p - consciousness)的 Φ 不同,Λ 明确解释并考量认知意识。

在(Bringsjord & Govindarajulu 2020)中给出了面向人工智能的 Λ 介绍。为了便于阐述,假设存在一个在离散时间点行动的主体 a。对于主体的某些行动 α(t),主体会输出一个理由/依据 justification(a, α, t)。Λ 基于主体产生的理由中结构的丰富程度。这些理由可以是半形式化的结构,并且可以包含不同模态的混合(非言语行动、手势、书面内容等)。如果这些结构包含对其他主体或主体自身认知状态的引用,通常会在这些时间点给主体赋予较高的 Λ 分数。

Λ 不是为要测量认知意识的主体、系统或生物提供单一值,而是由一系列或向量值组成,这些值对应于前面讨论的关键认知动词,如知道 K、相信 B、渴望 D、意图 I、交流或说 S、时间结构 $\overrightarrow{t}$、量词 ∀、∃ 等。半形式化地,如果主体 a 在时间 t 为行动 α 产生了理由 justification(a, α, t),则:
[
\Lambda\left[\text{justification}(a, \alpha, t)\right] = \langle\lambda_B, \lambda_D, \lambda_I, \lambda_K, \lambda_{\overrightarrow{t}}, \lambda_{\fora

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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。
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