12、语言符号的奥秘:从手势到文字的意义探寻

语言符号的奥秘:从手势到文字的意义探寻

1. 语言中的意义与手势表达

在熟悉的语言环境中,当我们阅读句子时,尽管不同类型的单词在外观和声音上并无本质区别,但我们对它们的理解方式却大相径庭。例如,“not”“table”和“green”,若仅从声音或书写形式来看,它们之间的差异并不显著,然而在日常使用中,我们却能清晰地区分它们的含义。这一现象在我们学习外语时会更加明显。

“not”这个词常常伴随着一种拒绝的手势,实际上,它本身就可以被看作是这种拒绝手势的体现。理解否定词“not”与理解拒绝手势在本质上是相同的,就像摇头这个动作所传达的否定含义一样。我们对“not”这个词的理解,既包括知道它的使用方式,也包括理解它所代表的手势含义。

此外,当我们被问到“and”在“Give me the bread and the butter”这个句子中的含义时,我们可能会用一个手势来回答,这个手势能够很好地阐释我们想要表达的意思。同样,绿色的色卡可以用来阐释“green”的含义,真值表可以用来阐释“and”“not”等逻辑关系。像“maybe”“please”和“thank you”这些词,也都有与之对应的手势来解释它们的意义。

2. 指示性解释与语言规则

指示性解释并不会让我们脱离语言规则的范畴。语法所关注的并非是使句子产生真假之分的因素,而是句子与事实进行比较的所有条件,也就是理解句子的所有条件。

通过指示性解释对书写和口头符号进行阐释,这并非是语言的应用,而是语言学习的一部分。这种阐释通常是在一般性层面上进行的,是为语言的应用做准备,它发生在语言学习的过程中,而非语言的实际使用中。

例如,“This is

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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