4、自主学习定律的数学表示。 我们先对自主学习过程作一下分析:它是一个比较复杂的过程,它有两个反射循环。后一个循环我们已经由表达的方式,下面我们定义第一个循环的表示方式。 定义12:我们用⊙()表示一个复杂的反馈循环。括号内可以加入参数。例如一些反馈中的核心操作或关键反馈环节。我们约定括号中以分号为界,分号前是反馈的核心操作,分号后面为反馈点。 若我们用E表示发动活动的神经部位集合,用Q表示感觉器官。这样,自主学习过程就可以表示为:△(⊙(Ω(E);Q))。这个表示有三层,最外层是△(),它表示学习要经过多次反复过程。第二层是⊙()表示那个复杂的反馈循环。最里层是Ω(),是随机激发符号,它位于分号前面,表示反馈的核心操作是随机激发。分号后的Q表示反馈点是感觉器官。Ω()括号中间的E表示随机激发的对象是发动活动的神经部位。 定义13:为了简便起见,我们定义符号Ψ()表示自主学习过程。 也就是说,自主学习定律可以表示为: Ψ()=△(⊙(Ω(E);Q)) 由于自主学习过程符合对此反复的建立反射的规律,因此可以证明: 定理二:若B={Bi}是一个反射链集合,Ψ()∈B。由于结论显然,证明过程从略。 这个定理表明,自主学习的结果也是一个反射链。[此帖子已被 ruiaijun 在 2005-6-18 12:08:57 编辑过] |