13、语言意义的原始概念与多面理解

语言意义的原始概念与多面理解

1. 意义概念的原始哲学根源

意义的概念源于一种原始的语言哲学观念。奥古斯丁在谈论语言学习时,只专注于我们如何给事物命名,或理解事物的名称。在他的描述中,命名似乎成了语言的基础和核心。这种看待语言的方式将 “那是……” 这种解释形式视为根本。奥古斯丁没有提及词汇之间的差异,他所说的 “名称” 显然涵盖了像 “树”“桌子”“面包” 这样的词,当然也包括人名,可能还包括 “吃”“走”“这里”“那里” 等,简而言之,就是所有的词汇。他主要考虑的是名词,而把其他词汇当作能自行解决的部分。柏拉图也说过,句子由名词和动词组成。

然而,他们把语言游戏描述得过于简单了。不过,这种简单的语言游戏在现实中确实存在。例如,假设我要用别人递给我的积木搭建一座房子,我们可以先达成一个约定,我指着一块积木说 “那是一根柱子”,指着另一块说 “那叫立方体”“那叫平板” 等等。然后,应用就在于按照我需要积木的顺序喊出 “柱子”“平板” 等词汇。类似的约定也适用于处理颜色的情况。

实际上,奥古斯丁描述的是一种语言演算,但并非我们所说的所有语言都是这种演算。在很多情况下,当我们问 “这种描绘是否合适” 时,答案是 “是的,合适,但只适用于此处,不适用于你声称要描绘的整个领域”。

2. 简单描绘与实际语言的差异

就像有人宣称 “玩游戏就是按照一定规则在一个平面上移动物体……”,我们会回应说,他肯定是在想棋盘游戏,这个描述对棋盘游戏是适用的,但游戏并不只有这些。他可以通过明确将解释限制在这些游戏上来修正。同样,我们可以说奥古斯丁把事情描述得过于简单,或者说他描述的是一种更简单的情况。就像有人用更简单的规则描述国际象棋,虽然描述的也是一种游戏,但却

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控制器的性能,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性。 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。 兼容性说明: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,探索不同的控制性能。 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。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模实现方法;③为科研项目提供算法参考代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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