27、句子与语言:模糊概念的探讨

句子与语言:模糊概念的探讨

在日常交流和思考中,我们常常使用“句子”“语言”等词汇,但这些概念的边界却并非清晰明确。本文将深入探讨这些模糊概念,分析它们在不同语境下的含义和应用。

1. 句子的定义与区分

我们首先面临的问题是:什么是句子?我们从什么当中区分出句子呢?是从语法系统中的句子成分(如等式与等号),还是从所有我们不称之为句子的事物(如椅子、手表等)?实际上,那些与句子特别相似的书写图像或声音模式,并非我们真正需要关注的重点。

有人可能会说,只有在解释语法系统时,我们才能谈论句子。这表明句子的概念与语法系统紧密相连。就像“句子”和“对象”等词汇一样,它们只有在应用于有限的领域时才是被允许的,并且在这些领域中它们显得自然合理。一旦领域被扩展,试图使其成为哲学概念,这些词汇的意义就会逐渐消散,变成空洞的影子。

我们或许会认为:“命题是我们用以表达某种意义的一切符号”。但当被问及“表达‘某种意义’意味着什么”时,我们只能给出一些例子。这些例子虽有其适用范围,却无法让我们更进一步。在逻辑中,我们不能进行无根据的概括。这里的概括本身是有特定规则的,即带有预先确定的语法规则的符号。这意味着一般性的不确定性并非逻辑上的不确定性,我们不仅在逻辑空间内拥有自由,还拥有扩展或改变这个空间的自由。

2. 新句子与语言的接纳

当一个新句子被纳入一种语言时,会发生什么呢?判断它是否为句子的标准是什么?如果被纳入语言就将其标记为句子,那么这种纳入具体指什么?或者说,什么是语言?

显然,我们会将使用符号与其他活动区分开来。人会睡觉、吃饭、喝水,同时也会使用符号进行交流(即运用语言)。但我们如何确定一个概念为“句子”呢?我

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。
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