19、现代认识论怀疑论中的确定性与可错性探讨

现代认识论怀疑论中的确定性与可错性探讨

1. 证据融合示例与有限测试的局限性

在探讨知识的确定性时,我们常常会遇到证据与被证明事物融合的情况。以验证隔壁房间是否有电话为例,当有人告知我们隔壁有电话,我们可能会出于怀疑而进行验证。我们可以采取一些测试方法,比如拆开一点查看,或者实际用它给某人打电话,甚至让对方回电以确保其真实性。如果这些测试都得到了积极的结果,按照常理我们会认为这就是一部电话。从这个例子可以提取出一个原则:如果一个事物通过了有限的一系列测试且结果为阳性,那么从实际用途来看,它属于某类事物的身份就可以被确定。

然而,这种有限测试的方法并非无懈可击。在警察搜查的情境下,情况就变得复杂了。像大卫·克鲁格这样的大骗子,以及许多小骗子,会安装一些看似正常的电话,但实际上这些电话在关键会议期间会适时发出嗡嗡声,电话里能听到重要人物的声音,看似处理了一些重要事务,但这些声音可能来自留声机或磁带录音机。在间谍行业,像电话这样的普通设备也可能被完全改装成不那么单纯的工具,它们至少看起来还是电话,并且可能满足奥斯汀提出的四项电话要求。这表明,即使满足了有限的测试要求,这个东西也可能不是真正的电话,有限的测试并不能引入根本性的新因素。尤其是当测试需要逐个进行时,随着时间的推移,新的错误来源总是有可能出现。

2. 不可错性与可错性

人类可错性的一个本质特征是,我们无法预测下一个错误会是什么类型。如果人类的可错性有(a)可以无误确定的界限,并且(b)在某些特定情况下可以无误识别,那么就会出现人类在一个领域可错,而在另一个领域无误的情况。但人类的困境恰恰在于这些不可预测的失败。无论成功的系列有多长,成功的领域界定得有多好,人类普遍可错性的这一特征都不会改变。

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平滑。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。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠安全的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒的理解仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑不同算法的能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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