59、语言规则与逻辑应用:从日常到理想的思考

语言规则与逻辑应用:从日常到理想的思考

1. 定义的无用与语言的模糊性

在日常交流中,我们常常会遇到一些概念,看似熟悉却难以精确定义。比如“植物”这个概念,当我们说“地面上全是植物”时,我们脑海中所想的显然不是细菌之类的东西,更多的是特定大小的绿色植物。然而,如果有人要求我们在给出“植物”的定义之前,就不能说自己知道在谈论什么,我们会认为这个人疯了。因为在普通情况下,即使没有精确的定义,我们也能很好地交流。实际上,精确的定义在很多时候不仅没有帮助,反而可能使交流变得更糟,因为语言中那些未定义的部分似乎本身就是语言的一部分。

就像我们用一幅画和“地面大概就是这个样子”这样的描述来解释地面的样子,如果试图让这个解释变得精确,说“地面就是这个样子”,精确到每一根草和每一片叶子的位置,这显然不是我们原本想表达的意思。无论给出多么精确的解释,我们都难以接受。这表明,语言的模糊性在很多情况下是必要且合理的。

2. 语言与游戏的类比及规则的应用

语言的使用类似于人们在草地上玩球的场景。人们可能会开始各种现有的球类游戏,但并不一定会完成它们,甚至会在中间漫无目的地抛球、接球、让球落下等。这时,如果有人说这些人一直在玩一个有特定规则的球类游戏,这显然是不准确的。同样,当有人说出“N已经去世”这样的句子时,我们不能简单地认为他是在按照一套固定的规则说话。他可能对“N”有自己的理解,并且愿意根据需要改变规则。

我们在使用语言时,很多概念词(如“叶子”“植物”)的使用也是如此,没有固定的含义,会根据情况进行调整。这就像我们在使用名字“N”时,如果我们对这个人的一些认知被证明是错误的,我们并不会立刻认为“N已经去世”这个句子是错误的。因为我们使用名字时,在某种程

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。
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