3、信念变更理论:AGM框架及其挑战

信念变更理论:AGM框架及其挑战

1. 认知根深蒂固性

在信念变更领域,有一种独特的方法是根据句子的可撤回性对信念集合K中的句子进行分类,这通过认知根深蒂固关系来表达。若用“p ⪯ q”表示“p至多和q一样根深蒂固”,意味着认知主体至少和放弃q一样愿意放弃p。而“p ≺ q”(“p比q的根深蒂固性更弱”)则定义为“p ⪯ q成立但q ⪯ p不成立”。

认知根深蒂固性由Gärdenfors和Makinson引入并分析,标准的根深蒂固关系满足以下五个性质:
- 传递性 :若p ⪯ q且q ⪯ r,则p ⪯ r。
- 优势性 :若p ⊢ q,则p ⪯ q。
- 合取性 :要么p ⪯ p&q,要么q ⪯ p&q。
- 最小性 :p ∉ K当且仅当对于所有q,p ⪯ q。
- 最大性 :若对于所有p,p ⪯ q,则⊢ q。

基于根深蒂固性的收缩操作定义为:对于所有非重言式句子p,K ÷ p = {q ∈ K | p ≺ p ∨ q 或 p ∈ Cn(∅)}。Gärdenfors和Makinson证明了基于根深蒂固性的收缩与传递关系部分交收缩一致,进而也与基于球体的收缩一致。给定一个以[K]为中心的球体系统,可以定义根深蒂固关系⪯:p ⪯ q当且仅当要么[¬q] = ∅,要么包含某些¬p - 世界的最内球体包含于包含某些¬q - 世界的最内球体。

下面用表格总结认知根深蒂固关系的性质:
|性质名称|性质描述|

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线优化问题转化为线方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线约束系统。通过求解该线系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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