CreateTime 2019.08.29
在飞行训练时,发现思维控制器 "看到坚果" 的"理性之路"未走通,占整个思维控制器的25%,如下:
做了的部分:
感性流程整体完成;
理性流程的ThinkIn部分（是什么(is)和有什么用(use)）;
没做的部分:
理性流程的ThinkOut部分（有没有用(can)和怎么用(how)）;
两条路示图 >>
A. 左侧为理性路,输入algDic信号,类比联想旧知识,后对比即有需求,行为向外循环达到目标(比如一步步飞行坚果);
B. 右侧为感性路,输入mv信号,类比构建新知识,后产生新需求,内心递归展开(比如内心找到解决方案并实施);
1. 本文重点关注左侧的理性路;
2. 本文重点规划左侧下方ThinkOut部分的代码实现;
TOReason流程分析
1. 比对流程分析,方向为:从下向上,从左向右;
> 从下向上: 向抽具象比对,即当前识别的概念节点,是否可抽象解决当前的需求;(如砖头是重物,草也是食物)
> 从左向右: algScheme_Is,foScheme_Use,mvScheme_Can,actionScheme_How
TOReason模型分析 >>
1. TIR: → 理性向感性,根据index索引识别is,use,mv,并对energy影响;(如喜欢红色喜庆)
1. TIR: ↓ 识别具象;(如识别砖头)
2. TIP: ← 感性向理性,根据mv索引共同经历;(如曾风声导致吃饱)
2. TIP: ↑ 具象向抽象,类比规律认知学习;(如铃声导致食物)
3. TOR: → 理性向感性,比对当前信息,能否应用于当前的需求任务;(如草也能吃)
3. TOR: ↑ 具象向抽象,比对当前信息,是否抽象对当前需求任务有用;(如砖头是重物)
4. TOP: ← 感性向理性,根据价值找解决方案,递归找方法;(如饿了需要吃食物)
4. TOP: ↓ 抽象向具象,找到更具体的解决方案;(如吃面,而不是吃食)
注错误: 上图中,TIR应该是↑而不是↓; TOR应该是↓而不是↑;
TODO >>
STATUS
1. 本文中断了飞行训练,等本文完成时继续:
T 转至note18
n17p2 TOR(ThinkOutReason)-理性决策 CreateTime 2019.09.05
注:
I=InputO=Output→=理性出发←=感性出发↑=从具象到抽象↓=从抽象到具象
思维控制器的四大部分 >>
1. TIP认知 学习 I ← ↑
不解释
2. TIR识别 预测 I → ↑
从具象识别为抽象,分为概念识别和时序识别;
3. TOP决策 行为 O ← ↓
不解释
4. TOR比对 修改 O → ↓
从抽象向具象修正,来达成或避免某价值变化;
第二部分 >>
1. 识别概念: 如这是一辆汽车 car1 is car (汽车是抽象概念);
2. 识别时序: 如预测这车马上会撞到我 car距6 -> car距5 距0 -> 疼 (抽象时序);
第四部分 >>
1. 当具有饥饿需求时,修正坚果的位置,能吃到坚果,解决饥饿问题;
2. 当预测撞车时,修改自己的位置,以避免被车撞到疼痛;
n17p3 TIR(ThinkInReason)-理性识别预测 CreateTime 2019.09.06
概念： TIR(ThinkInReason)的理性预测,本质上就是识别时序。从而提前预知即将到来的价值影响罢了。后续支持： 从而支撑TOR阶段进行一些提前的行为调整,以使价值MindValue正向;
TIR预测流程图 >>
注: 小鸟的知识前提:是经历过学习飞行时,多次左摇右撞,知道撞击的条件和撞击的后果;
TIR模型草图 >>
1. 从场景中,识别is出车;
1. 向抽象方向匹配抽象概念;
2. 从场景中,内类比,发现距离变化;
2. 向抽象方向匹配抽象时序;
3. 抽象匹配到,物体距离0时,距离为0时的撞击;
4. 从而预测出,汽车为0时,会产生撞击;
代码规划 >>
目标1: 小鸟看到坚果时,可以飞过去;
目标2: 小鸟看到汽车时,可以躲避,与不作死;
1. 每一桢输入的识别is;
2. 由TIR触发shortMemory的内类比;
3. 识别is+内类比一起运作,向抽象方向,匹配到符合当前概念与时序的预测结果;
TODOTOMORROW >>
STATUS
1. 识别加上瞬时记忆中的时序预测;
T
CreateTime 2019.09.09
思维模型 & 理性思维总结 >>
1. 绿色箭头为信息输入口;
2. 红色为对网络模块的横向操作方向; (理性思维向感性,感性思维向理性)
3. 理性思维的代码规划:
> TIR: 识别"概念与时序",并构建纵向关联;
> TOR: 类比决策,并修正结果输出;
CreateTime 2019.09.11
/**
* MARK:--------------------理性时序--------------------
* @param alg_ps : 传入原始瞬时记忆序列 90% ,还是识别后的概念序列 10%;
* @desc 向性:
* 1. ↑
* 2. →
*
* @desc 代码步骤:
* 1. 用内类比的方式,发现概念的变化与有无; (理性结果)
* 2. 用外类比的方式,匹配出靠前limit个中最相似抽象时序,并取到预测mv结果; (感性结果)
* 3. 根据时序相似性 与 微信息差异度 得出 修正mv的紧迫度; (综合预测)
* 4. 将fixMv添加到任务序列demandManager,做TOR处理;
*
* @desc 举例步骤:
* 1. 通过,内类比发现有一物体:方向不变 & 越来越近;
* 2. 通过,识别概念,发现此物体是汽车; (注:已识别过,可以直接查看抽象指向);
* 3. 通过,外类比,发现以此下去,"汽车距离变0"会撞到疼痛;
* 4. 通过,"车-0-撞-疼"来计算时序相似度x% 与 通过"车距"y 计算= zMv;
* 5. 将zMv提交给demandManager,做TOR处理;
*
*/
+ (void ) TIR_Fo :(NSArray * )alg_ps canAss :(BOOL (^)())canAssBlock updateEnergy :(void (^)(CGFloat ))updateEnergy {}
A 时序预测代码分析
B 取消内类比大小
解析上图 >>
1. 根据上图分析,理性时序方法中,仅需要匹配时序,不需要做内类比;
2. 关于仅做时序匹配后,需要支持跨时序处理,因为"车距从10到0"不在同一时序中;
TODOTOMORROW: 分析下跨时序的问题;
用示例,分析TIR_FO()的代码步骤 >>
A 示例简要与解读:
1. 在瞬时序列中有: 概念1布老虎,概念2兔子被吃
2. 我们会联想到布老虎吃的,但我们明确的知道布老虎是不会吃兔子的;
解读: 如果非理性循环去反思其错误,我们会坚信布老虎吃了兔子;
B 示例步骤分析:
1. 将布老虎抽象识别为老虎 (识别只是进行抽象关联);
2. 将兔子抽象识别为肉 (识别仅是进行抽象关联);
3. 从老虎和肉的refPorts,找到抽象时序老虎吃肉;
总结:
1. 对匹配到的时序,后续将要发生的事,为预测;
2. 对匹配到的时序,所导致的mv变化,为预测;
CreateTime 2019.09.18
TIR模型草图2 >>
TIR模型图 >>
1. 整体由理性向感性,由具象向抽象;
2. 预测即将发生的事与mv变化;
TIR_ALG模型 >>
1. 输入A1,并识别匹配到A2;
2. 构建A3,作为A1和A2的抽象;
3. 好不容易建立起A2的absPorts,也要将有效的absPorts继给A3 (图中A4,A5);
修正: 图中有效的判定和迁移,为错误做法,原因参考代码段A
TIR_FO模型 >>
1. 以F1中lastAlg为始;
2. 先内类比,找出inner概念节点;
3. 再根据F1中每个抽象概念联想被引用的时序: F2;
4. 根据F1类比F2,抽象出F3
注1. 黑色为旧有网络部分;
注2. 绿色为本次TIRFO新构建或产生的关联;
修正: 图中有效的判定和迁移,为错误做法,原因参考代码段A
TIR_FO/ALG模型简化 >>
1. 问题: 模型中,绿色部分涉及太多节点,而每桢输入都变动这么多节点,显然不现实;
2. 回答: 对A3/F3优先在A2.absPorts中找,否则再构建与迁移有效Abs
代码段A: 关于TIR_FO/ALG模型有效判定错误更正说明 >>
1. 为A2/F2的absPorts做有效判定,并迁移到A3/F3的做法,违背了思维才构建的原则;
2. 在性能也可能导致卡壳,或者产生大量硬盘IO任务;
3. 正确的做法,应该是不做有效判定和迁移,仅让A3/F3与A4/F4同时存在;
4. 待往后,有别的事,思维想到有A3与A4进行类比之时,再做抽象关联;
TODO
STATUS
1. 将createAbsAlg时,conAlg.absPorts中有效的部分,继给新抽象节点;
取消
2. 将TIR_FO细化模型画出来,并作用于代码设计;
T
3. 重新打开概念嵌套功能; (有什么和是什么,是两回事儿,故悔不该取消)
4. 写构建A3/F3时,优先从A2.absPorts中找到,避免重复构建的代码;
T本来就有
5. 写迁移A2/F2的有效absPorts的代码;
取消
CreateTime 2019.09.24
以前,手稿中提到的:"一切真实源于脑中信息"这句话是片面的;
TIR_FO()的代码到底需要匹配什么?
1. 内类比大小,要去掉; (此处不做思考和处理)
不做
2. 内类比有无,在此处,出现都是眼见为实; (要处理也在TOR阶段)
不做
3. 故仅做时序匹配即可,从最后一个开始,向左,与时序做一一匹配,匹配到越多,越预测准确;
做
TIRFO()的联想匹配 >>
1. 只需要对fo.orders中,从右至左的alg.refPorts间,进行类比,找出共同的被引用时序,来找出最确切的预测;
问题: 但仅共同引用,并不能适用于时序;因为时序是有序的,我们需要对顺序做一些处理;参考以下方案表:
FO匹配
顺序处理方案1 (多线) >>
示图
说明
在一次次判定contains中,记录匹配到的index,下次时,仅截取有效部分进行判定;
状态
错误,不采用;
原因
因为,每一次,都取出对应的node,并判定index,性能吃不消;
性能说明
多线联想再回来碰头,要求是必须做内存操作,否则无法解决性能问题;
FO匹配
顺序处理方案2 (单线) >>
示图
说明
以lastAlg为开头,其对应的前20个refPorts,取出,并向前逐步匹配别的alg
状态
正确,采用;
原因
此方案,有效的整合了,目前我们所具备的焦点,于此展开的流程,且无性能问题;
性能说明
单线联想无性能问题;
1. 左图为TIR的整体模型草图;
2. 右图为TIRFo的匹配判定示图;
说明: 在TIRFo中,使用protoFo.content_ps的抽象(TIRAlg的识别结果),来做匹配(外类比),然后将评价得分(图中例为4和2分);
预想: 能否将认知和识别的一部分融为一体,两者在向性上,都是从下向上,认知是向上构建体,识别是向上联想用,然后认知是向左指引,识别是向右预测; (95%不能)
局部匹配时序的向性: 抽象示图 >>
1. 并非直接以protoNode进行识别时序,而是以其抽象识4来,进行时序匹配;
2. 并非必须要求时序fo2对识这一层,进行匹配,而是也可以对其再抽象,进行匹配
3. 目前,如图所示,fo2与左侧概念节点的匹配,仅支持上一层的判断,不支持多层;
TIRFo与TIRAlg的协作 >>
目前仅支持先TIRAlg再进行TIRFo单线工作;
CreateTime 2019.09.30
//一些TOR主方法的代码逻辑:
//1. 把mv预测,加入到reasonDemandManager中,同台竞争,而执行是为了避免;
//2. 判断matchValue的匹配度,对mv的迫切度产生"正相关"影响;
//3. 判断matchingFo.mv是否有值,如果无值,则仅需要对matchingFo和matchingAlg做理性使用;
TOR模型思考实例
1. 白话
比如预测到车将撞到自己,那么我们可以去查看避免被撞的方法;
2. 表示
[alg(车) -> fo(车变近) -> mv(疼痛)]
3. 行为化
比如,飞行改变距离,改变方向,改变车的尺寸,改变车的速度,改变红绿灯为红灯等方式;
TOR模型分析 (TOP和TOR的区别)
1. TOP通过,满足需求,找行为化,达成实;
2. TOR通过,避免需求,找行为化,改变实;
TOR&TOP联合推断TOR模型 >>
思维4部分
联合分析 >>
1. TIP认
学习 ← ↑从具象认识为抽象,构建体,感性,有什么,经历
2. TIR知
识别 → ↑从具象识别为抽象,联想用,理性,是什么,预测
3. TOP决
经验 ← ↓从抽象向具象,联想用,感性,想怎么做
4. TOR策
行为 → ↓从抽象向具象,构建体,理性,该怎么做,顺应需求
12整体为认知: 其中,学习 与 识别 相对,一体一用; 一感性一理性;
34整体为决策: 其中,经验 与 行为 相对,3和4的协作,一左一右分别运行;
13整体: 抽象学习就是为了用作具象经验; TIP-TOP 感性向方案的转移
24整体: 抽象识别就是为了用作具象行为; TIR-TOR 理性实,对方案的解决
TOR模型分析 >>
1. 需求分析需要TOR中的实作为引子;
2. 可以将 实 单独放到demandManager的激活序列中,以供TOP&TOR使用;
比如: 用手上的拍子,挡开砸过来的乒乓球;
TOR模型联合分析4 >>
说明:
1. 由上图可见,本次思维控制器的迭代,重点在于"TIR"部分的迭代;
2. TIR部分,将识别与内类比都进行逐桢处理;
3. 并且将识别算法细化,进行了全面的alg,fo,mv的识别与预测;
4. 又通过最直接的方式,将其激活的节点(最后一桢的所有结果)进行保留;
5. 供给TOP使用,以使TOP有更多的行为化成功;
TC四向性
20200404更新
联合分析 >>
1. TIR认
识别 →中有↑向右组,顺便向上识别;
2. TIP知
学习 ↑中有→向上抽象,顺便向右拉;
3. TOP决
经验 ↓中有←向下决方案,顺便向左找时序;
4. TOR策
行为 ←中有↓向左分Alg行为化,再Value行为化,顺便内含向下找具体;
CreateTime 2019.10.13
初步代码计划 >>
1. 把mv加入到demandManager;
___1.1 判断matchingFo.mv有值才加入demandManager,同台竞争,执行顺应mv;
___1.2 判断matchValue的匹配度,对mv的迫切度产生"正相关"影响;
2. 将对matchingFo和matchingAlg做为激活节点,添加到demandManager中,供理性(实)使用;
3. 对TOP的运作5个scheme做改动,以应用"激活"节点;
理性mv加入demand逆向抵消的合理性分析 >>
前提: 预测并非已成现实,那么在demandManager中逆向抵消会导致并未真正解决;
实例: 饿了,马上可以拿到面条,只是问题解决在望,并非已解决;
Q: 这里要思考一下,RMV和PMV这两者的区分,并分别给予合理的处理;
A: 望梅止渴,只要饥饿状态还在,会再次触发的,所以可以抵消; (错误,参考下表)
RMV加入DemandManager代码分析 >>
> 望梅止渴,也是需要TOP分析的,所以要先把RMV加入到激活缓存,再TOP分析;
1. RMV无需求 (如饱),则加入激活缓存activeCache,供TOP使用(如被饿需求用到)
2. RMV有需求 (如饿),则加入demandCache (不逆向抵消);
参见下图:
TOP中对应改动 >>
1. 在每个scheme中,对activeCache做优先使用;
2. 此处关键难点,在于TOP"感"想法,和TOR的"实"数据间的协作;
CreateTime 2019.10.16
TC模型联合分析 之 TOR与TOP的协作分析 >>
1. 由上图可见,activeCache应由TOP来提供;
2. 然后TOR中,来负责决策末的行为化;
注: TOP有可能独立完成行为化,TOR只是更加补刀完善;
如: TOP想吃面,但没面,而此时TOR有面时,可以与其对应行为化;
TOP&TOR协作 方案一 >> 65%
说明: 此方案由TOP为始,提供"激活池"给TOR,做最终的决策;
优点: 更解耦 所以需要分析单靠TOP能否解决所有情况的决策任务
1. 将RMV提交给demand后,不排优先级;
2. 此处取激活池时,先取demand.firstDemand();
3. 再根据demandModel取其下的:"激活池";
4. 将TOP的:条件"有,无"的分析,以TOR中的"实"为出发点;
注. 思考下,TOP的代码,如何拆分,把理性的部分拆过来;
注. 或不用拆TOP,而是直接将demand中的"不应期"也作为"激活池",在此处使用判定;
拉票1: TOP为始,TOR为终,这一点更加符合"螺旋熵减机"模型中相对的理念;
拉票2: 从决策复杂度上看,单靠TOP并不能解决所有情况,所以两条scheme线有必要;
拉票3: 应对TOP的"不应期",又被当做"激活池"使用,相关代码都在TOP中会显得混乱
TOP&TOR协作 方案二 >> 35%
说明: 此方案由TOR为始,提供"激活池"给TOP,做最终的决策;
优点: 更简单,所以需要重点判定,分解为两条scheme线的必要性
1. TOR中的激活节点,是可以作用于任何任务的;
2. 所以应该将TOR的节点,作为激活池;供TOP使用,帮助TOP把感性的路跑通;
3. 供RMV时,把思维激活,然后,TOP.dataOut()执行,并使用上激活池,即可,直接看行为化结果;
注. TOP初轮理性决策时,已经将很多设为不应期;
注. 而这些不应期,有了TOR的"实"也许就可以行为化成功;
问题:
Q1
思考下,把mv提交给demandManager后,是否需要排好优先级;
A1
不需要,因为使用时,会实时排序;
CreateTime 2019.10.18
方案1代码实践分析 >>
1. 整理demandModel.subModel.except_ps,并依此,做TOR中的匹配,进尔行为化;
2. 整理TOP中的行为化代码,看是否拆分一些出来到TOR中;
3. TOR的向性,是从左至右,从上至下,这一原则一定要符合;
4. TOR的思维energy,源于其预测这一点,如果不足够时,可以尝试别的方式,比如依curMvModel再次给思维注入一定量的活跃度;
5. demandModel.except_ps标志了不想,mvModel.except_p标志了行为化失败;
TOP&TOR协作的向性示图 >>
1. 如图: 将行为化整体从TOP交由TOR来执行;
2. 在TOR达标后,最终应输出一个行为化成功的actions输出;
TODO >>
STATUS
1. 更细化的保留行为化失败的细节原因(至少到absAlg),因为TOR要用;
整个行为化交给TOR执行
TOAlgScheme行为化迭代计划 >>
1. 把TOR中:"激活池"数据,作用到TOAlgScheme的行为化中;
2. 针对"概念嵌套"的变动,对单个概念行为化convert2Out_Single()方法变动
3. 针对"内类比大小"的取消,对行为化相关代码做变动;
TOR将ActiveCache加入行为化示图 >>
1. matchMv(如饱) 预测对于demandManager.curMvModel(如饿) 的直接解决暂不支持;
2. 但如果支持,可能会大大提高行为化成功率 (如,直接吃面前的面,肯定比买菜做面行为化成功率更高)
CreateTime 2019.10.23
行为化代码迭代分析(现有流程) >>
1. 现有流程,仅是针对每个algNode进行行为化,(双线)
2. 双线,分别为:直接cHav,和cHav+cValue修正;
3. TODO: 中间红椭圆框起来部分,可以直接由activeCache来解决;
>>
行为化的目的
问题
行为化的目的,二选一,如下:
A. 为了一定能解决问题,而判定行为化是否成功; (以前)
B. 行为化仅是为了提高预测匹配度 (或做符合预测的事);
分析
站在系统角度,和自省事例角度,综合分析:
1. 失去至亲的人,用餐时会摆一副碗筷在餐桌上;投B一票
2. 提高匹配度,就会提高对应的预测mv.urgentTo值;投B一票
3. 越多次循环的理性逻辑运算,与真实未来会越难匹配(即使逻辑严密)投B一票
4. B会使内核demandManager和决策更加细化,需要工作量投A一票
5. 小鸟演示,用不着B,A应该足够;投A一票
结果
因当前A够用,所以虽然B更正确,但现在选A,未来迭代B;
行为化与ActiveCache的协作 >>
1. matchAlg与foModel.itemAlg的匹配判定; (比如,要吃食物,有面)
2. matchAlg向foModel.itemAlg的修正; (比如,要吃坚果,坚果远,得拿过来)
3. matchFo与当前demandModel匹配直接解决问题; 暂不支持 参考迭代计划28
重新打开概念嵌套 >>
1. 回忆下当时关闭的原因;
2. 打开嵌套的匹配问题; 如:
> 1. A1(A2[abc]) 和 A3(A4[ab]);
> 2. A1和A3完全不同,但A2和A4却差了个c,要想分析出A1A3的差别,就得解套;
> 3. 或不解套,就直接判定为A1和A3不同;
总结: 迟早会打开,但太麻烦,尝试下能不能偷懒,先不打开;
再总结: 必须先恢复概念嵌套!内类比和行为化的代码目前都支持;不必为了愉懒,走烦杂的回头路;
尝试在不恢复概念嵌套的情况下,行为化 >>
1. 单特征概念节点 (目前是单稀疏码概念) 的有无问题; (图中为去皮问题)
2. 距离的变化问题,需要匹配时序中,飞行经历来解决;
3. 因为matchAlg有可能提供坚果,也有可能提供锤子;
4. 所以只需将matchAlg融入到原有的行为化(结构化循环)中,使其按原方式运作即可;
注: 以后根据时序来解决,变化的问题,而目前暂用内类比大小来解决;
注: 内类比大小,还未取消;
注: 概念嵌套,还未恢复;
尝试在不恢复概念嵌套的情况下,行为化 TODO:
STATUS
1. 复查下概念有无的代码,看是否需要改动;
T
2. 根据时序来解决,变化的问题,或使用当下更简单的内类比大小来解决;
T 用了内类比大小,将来再迭代用时序解决;
3. 将matchAlg融入到行为化中,提供有;
T
4. 恢复概念嵌套;
暂不恢复,用抽象来替代
CreateTime 2019.10.28
思考 >>
是否恢复嵌套 ?
1. 现状
内类比和行为化代码,都支持嵌套;
2. 知识结构
嵌套是组分关联,而非抽具象关联;
3. 投不恢复票
5%
a. 导致不灵活 解决:抽象一致即可
b. 导致多层解套的性能问题 解决:不解套即可
4. 投恢复票
95%
a. 内类比需要支持cHav
b. 行为化需要支持cHav
c. 有什么 (含4个轮的车)
d. 美国有总统 (抽象国家有国王,的概念嵌套) 参考思考计划1
5. 抽具象
源于外类比
6. 组分
源于内类比
7. 代码
Q: refPorts_Fo和refPorts_Alg分开,还是放一起?
A: 分开 95%
A: 放一起 5%
8. 代码
Q: content_ps_Alg和content_ps_Fo分开,还是放一起?
A: 放一起
内类比全流程回顾 >>
1. a3不能与a2/a1有抽具象关系,因为"皮"不是"坚果";
2. a4不能与a3有抽具象关系,因为这两者是嵌套引用关系 (可写成refPorts_Inner)
注: a3要去重,因为要根据a4的引用,联想assF3,外类比,找更确切;
注: a4的联想,直接由TCUtils.getAlgNodeWithInnerType()找索引完成;
//静概念与动概念的关系: a4的知识表示方案:
//1. 现代码方案: (抽具象关系)
a4 .identifier = a3 .identifier
a4 .content_ps = value_p (cHavValue /cNoneValue )
a3 .absPorts 指向 a4
a4 .conPorts 指向 a3
//2. 现规划方案: (组分关系)
a4 .content_ps = @[a3 .pointer ]
a3 .refPorts_Inner 指向 a4 ;
//3. 结果:
目前 ,先不改为方案二 ,保持方案一 ,并把方案1的抽具象关系切断 ;
原因 ,因为太麻烦了 ,目前所有的联想索引 ,等已经写好 ,懒得改 ;先放迭代计划中吧 ;//TODOTOMORROW:
1. 目前 ,内类比 ,已经支持了cHav ;
2. 以此 ,在行为化中 ,也可以使用这些cHav ;
3. 但目前并未恢复概念嵌套 ,如果不影响内类比和行为化运作 ,就先不恢复 ;
CreateTime 2019.11.04
更名警告:
以上matchAlg&matchFo; 由activeCache更名为瞬时网络(shortMatch);
理性决策分类 >>
1. 瞬时 (从TIR中传递过来的识别与预测等)
2. 短时 (优先取内存网络)
3. 长时 (以硬盘网络为根基)
TOAlgScheme的大BUG记录与总结 (历时三个月+)
Q: 190725,outMvModel取到解决问题的mvDirection结果,但再往下仍进到反射输出,查为什么行为化失败了;
A: 190820-191022: 由此处行为化失败率太高,而引出必须细化TR理性思维;
A: 191104: 行为化失败率太高,可能仅是因为内类比构建时未去重,导致无法索引到
R: 191104: 但也因此而细化了理性思维,也细化了瞬时记忆对理性的支持
R: 191104: 此次的TR细化,尤其在TR支持瞬时网络,对TR意义重大 (参考下表)
网络\思维
理性作用力
感性作用力
瞬时 大
小
短时 中
中
长时 小
大
代码TODO >>
1. 在所有outScheme中,涉及短时和长时的前面加上对瞬时的支持;
2. 总结下outScheme中,有多少处使用短时&长时,在前面插入瞬时;
3. 行为化中,针对概念嵌套的代码 (如fo.content_ps.count=2),先去掉;
181
4. 考虑将TOP.foScheme搬到TOR,优先使用matchFo做第一解决方案;(TOP仅决定mv优先级和评价,其余全由TOR来完成)
行为化实例辅助分析代码 >>
182
1. 发现"没什么"时; (如图第1步,坚果a2 或 第四步对比A5,A3)
> 优先取瞬时 (可直接对比,因为A5是瞬时,本来就有)
> 其次取短长时 (需要先索引联想到A5,那么问题在于,如何联想到局部匹配的cHav?)
问题: 取短长记忆cHav时,如何联想到局部匹配的cHav?
分析1: 以前的_sub方法,先拆分成一个subAlg_p一个value_p,再分别联想
分析2: 此处则不能1拆为2,只能去直接判断局部匹配的cHav
分析3: 那么,现在的只能通过identifier来取绝对匹配的cHav的方式,就行不通了;
答案: 通过A3,优取1个绝对匹配alg,次取n个局部匹配alg,而根据alg取其cHav;
解析: 即,优先取绝对匹配->cHav,行不通,再依次取局部匹配alg->cHav;
解析: 这也是一个递归过程,每循环看是否取到A5 (是否取到就是评价);
191113补充: 在第4步中,应该选择4.1找共同抽象,并发现距离问题;补充见MC关系表和示图184,185,186
2Out_single()
单概念行为化之找到A5 >>
1. 瞬时
优先类比瞬时alg,看是否匹配到 (并类比缺失部分,循环);
2. 短长绝对匹配
其次取短长alg绝对匹配,后取其cHav; (注: 核实下将absAlg去重,为了避免绝对匹配重复导致的联想不以cHav);
3. 短长局部匹配
再次,取短长alg局部匹配,递归取3个左右,逐个取并取其cHav (并类比缺失部分,循环);
2Out_Single()之瞬时匹配分析 >> (废弃)
183
Q1. subM是否多余 (如坚果带皮)
Q2. subC是否需满足 (如坚果不在身边)
废弃原因: 因为TOR是用网络,而不是建,此处不允许类比,只允许用即有关联;
Q1实例分析：(废弃)
Q1Q2的两个解决方案：(废弃)
Q1Q2方案2详解：(废弃)
其实就是：“去掉subM，满足subC”。
success是否需要达到一个匹配度? 比如:60%;
//小节总结:
1. 制定了瞬时模型 :shortMatchModel
2. 制定本次迭代主要针对瞬时作用于理性思维的方向 ;
3. 瞬短长时记忆 ,分别对思维的作用力 ;
4. 在单概念行为化中 ,瞬时优先的策略 ;
5. 分析决策递归循环的实例182图 ,以标出A5问题 ,和A5对比A3的问题 (下节继续
CreateTime 2019.11.12
本节大方向和原则如下:
大方向: 整体保持Fo&Alg协作的整体递归,细节以瞬时优先做单个curAlg匹配;
原则: 在TOR中,以用为主,而不是学;
名词解释:
curAlg: 在行为化时,当前正在行为化的单个概念,命名为curAlg;
matchAlg: 在行为化时,瞬时模型中,存储着刚刚识别到的概念,命名为matchAlg;
TOR主辅原则: 在理性决策中,以递归为主,匹配为辅 优先级: 1瞬2短3长;
MC: 指MatchAlg和CurAlg的缩写;
长时和瞬时的协作分析 >> (下见瞬时表和长时表)
1. 长时fo的解决效果好 递归 //参考示图182,在递归中把握主节奏;
2. 瞬时alg的更实际可行 匹配 //每次取cHav时matchAlg优先,辅助行为化成功
注1: 在整体递归中: 长时为主,瞬时为辅
注2: 在单条cHav判定中: 瞬时优先,长短时在后
瞬时表
matchAlg和curAlg匹配判定 >>
原则
只能根据matchAlg的关联来寻找解决方法, (用而不是学)
代码
取matchAlg.absPorts和curAlg.absPorts,查看其关系如下图:
MC关系表
184
185
186
示图
MC关联
有共同抽象
有共同抽象
有抽象关联
代码加工
将M不同的部分加工成C
将M多余的部分加工成C
M直接当C使用
长时表
短长时的单概念行为化模型示图 >>
示图
注1
从红线可见,每次失败后,要向具象递归; (找更具体的实现,里氏替换抽象C)
注2
f1,f2只要有一个成功,即可退出递归;
注3
f3时,a5成了新的条件Alg,从而递归到f4,才成功退出递归;
实例
a1为食物,a3为坚果,a5为有皮坚果,f3中A5设为(路上的有皮坚果),f4设为(不在路上的有皮坚果,踢,路上的有皮坚果);
实例解释
如下步骤: 其中f3[0]表示时序f3中的下标第1个元素 a2例中略
1. 未找到食物(a1)的cHav;
2. 找到路上的有皮坚果(f3.a5)可以生产坚果(a3)
3. 找到不在路上有皮坚果(f4[0])可以踢(f4[1])成在路上的有皮坚果(f4[2])
疑问
f3和f4时序是无法直接联想到的;
解答
见下表(协作表);
瞬时MC和长时递归的协作 >>
CreateTime 2019.11.14
本节目的:
行为化的代码架构设计;
行为化的代码迭代实践;
单概念行为化代码设计 >>
// 单概念行为化伪代码:/* * * MARK:--------------------总入口fo--------------------
*/
-(void ) convert2Out_Fo:(NSArray *)curAlg_ps{
// 1. for循环调用convert2Out_Alg();/* * * MARK:--------------------单个概念的行为化--------------------
*/
-(void ) convert2Out_Alg:(AIKVPointer*)curAlg_p{
// 1. MC之里氏匹配;// 2. 匹配 -> success// 3. 无匹配 -> 做同级匹配:// 4. 无匹配 -> 跳到12;// 5. 匹配 -> changeM2C,判断条件为value_p还是alg_p;// 6. alg_p,递归到1;// 7. value_p,调用convert_RelativeValue(value_p),找glAlg;// 8. 未找到,跳到12;// 9. 找到,调用relative_Fos(); 判断range是否导致转移;// 10. 转移,递归到convert2Out_Fo(range);// 11. 未转移,success// 12. 长时hnAlg,是否联想到;// 13. 未联想到,failure// 14. 联想到,调用relative_Fos(); 判断range是否导致转移;// 15. 转移,递归到convert2Out_Fo(range);// 16. 未转移,success/* * * MARK:--------------------对单稀疏码的变化进行行为化--------------------
*/
-(void ) convert2Out_RelativeValue:(AIKVPointer*)value_p type:(AnalogyInnerType)type{
// 1. 根据type和value_p找glAlg;// 2. 找不到,failure;// 3. 找到,调用relative_Fos();/* * * MARK:--------------------末口fos--------------------
*/
-(void ) convert2Out_RelativeFo_ps:(NSArray *)relativeFo_ps{
// 1. for循环递归到fo总入口,有一个成功即可;-----代码实践分界线,此线以下笔记为行为化代码迭代后-----
行为化新架构图
1. 图中C为change转移的缩写;
2. 图中绿色线为转移后流程线;
3. 图中左右两根绿色线,为递归线;
4. 补充箭头: (_value) -> (_fos) //_value的变化,也需时序来实现;
CreateTime 2019.11.21
foScheme在TOP中,太过于感性,需要向行为化迁移,以获得更多的行为化成功率;
比如: 假如坚果已经在路上放着,那么我们只需要等绿灯,把坚果压破即可;
foScheme也需要MC优先参与竞争;
比如: 饿了,面前的饭已经快烧好了,我们需要知道加盐关火即可,而不是必须重新找另外一个解决方案 (如下馆子);
matchFo的匹配度 >>
参考n17p5
根据时序相似性 与 微信息差异度 得出 修正mv的紧迫度; (综合预测)
目的
使当前的matchFo时序,能够直接达成matchMv价值;
方案1
根据matchMv与demandMv进行比较,如果相抵,则直接尝试达成matchFo,来解决;
本节搁置,先回归训练,只要不影响到乌鸦训练,本版本可暂不迁移foScheme();
CreateTime 2019.11.25
经过3个多月完善理性思维,我们可以回归到乌鸦的训练中来,本节,重点对小鸟成长训练,做步骤规划和记录;
训练飞行 From N16P16
TITLE
DESC
1
直投
知道吃坚果解决饥饿问题
2
马上饿
有解决饥饿的需求
3
远投
看到坚果吃不到,知道是因为距离问题,但解决不了
4
摸翅膀
学习飞行方向所导致的距离变化;(飞8方向x坚果8方向=64映射) (小鸟更关注飞近,而非飞远)
5
主动飞
小鸟可逐步学会飞行方向越来越准确;
6
主动吃
小鸟可在飞行坚果旁边时,吃掉坚果;
被反思评价打断,转至note18再恢复训练;
CreateTime 2019.11.26
解决两种问题:
带皮的坚果不能吃; (急: 带皮也是坚果,但吃不解决问题,只会触发急)
我懒得去超市买菜; (懒: 虽然饿了,但懒得买菜)
问题起因分析:
mv变数大,抽象为正,可能具象为负;
所以每一轮在TOR中向具象循环,我们都应该回归一下感性评价;
避免出现饿了轻易吃屎的情况;
节后扩展:
总结:
本节主要集中在MC里氏替换的理性和感性评价;
总入口时序的评价,在TOP中,暂时不动;
分析
续思考计划2 >>
实例
conFo1:有皮果不能吃 conFo2:猫咪不能吃 conFo3:空奶瓶不能喝
方案
以上具象时序指向负mv,改进里氏替换,做评价;
代码
给MC匹配的里氏替换,增加评价功能,不合适否掉;
代码实践分析 >>
1. 查看原有TOP的评价体系,看能否延用至此处;
2. 对每一次循环形成的新时序(例如吃坚果,变成吃带皮坚果),回归mv评价;
3. 将2中,返回的重组fo,交给1,做评价; (将cMv与mMv进行类比,并且返回一个价值可行度)
mFo评价机制 (内部竞争) >>
fo评价时,mMv与curDemand是否同类型?
1. 不同类型时,不要实时影响到外界mvDemandModel;
--> 方案一,求和竞争,取和自由竞争; 5a + -1b = 4 5%选用,因为太复杂
--> 方案二,阈值判断,>10就可行; mMv > 10 95%选用
2. 同类型时,判断顺逆 5a + -1a = -1a
--> 问题: 我们无法判断是否同类型 (因为外层循环后,再输入的imv会不符合预测mv,或压根没输入新的imv);
实例分析1 (分析同类型,与不同类型的问题) >>
1. 吃带皮坚果嘴疼;
2. 吃带皮橘子,味道太涩;
3. 吃VR虚拟苹果,吃不饱;
综上分析:
1. 各种各样的反馈mv,并不能与原预测mv同类型;
2. 反馈的mv,仅能与其相应发生的事相关联,而不能与原预测事件相关联;
得出结果:
1. 好在mv是可计算的,所以此处,只需要做不同类型的阈值判断方案即可;
补充:
1. 皮不能吃,的知识表示,是 [皮有,吃,皮有],此时皮并不能被吃掉;参考下图192;
实例分析2 (分析自由竞争,或者阈值判断的问题) >>
1. 一根黄瓜,是直接生吃,还是做成拍黄瓜;
2. 到底下馆子,还是去超市买菜做饭;
综上分析:
1. 竞争看起来是存在的,但竞争太复杂,会导致多路都要评价,再竞争,导致性能问题;
2. 可以采用从mv高,到mv低的方式,逐一评价,取到可行则退出循环;
结果分析:
1. 阈值表示的是最低阈值,如吃面9分,下馆子7分也都还可以;因为大于阈值6;
2. 阈值与当前任务的迫切度有关,比如我饿(取值6)不吃树皮,很饿(取值1)会吃;
3. 我们大的fo切入口,本来已实现mv有序,强度有序的代码,所以此处不必考虑;
4. 此处我们只需要考虑阈值的设定,与阈值的判断;
得出结果:
1. 支持: 阈值与demandMv正相关;
2. 不支持: 动态阈值(先大后小),因为本来就mv有序;
实例分析成果 >>
1. 乌鸦吃带皮坚果,导致嘴疼,还吃不到的问题;
2. 这个经历的经验影响到乌鸦认为带皮的不能吃,所以吃带皮坚果评价不可行;
3. 从而转向,继续向具象决策循环,思考坚果去皮的方式;
TOR时序评价 >>
1. 只有经历过的事,才可以评价,如图中要评价a2或a3,就必须找到f2,f3;
2.1 同一个时序会导致多个mv的情况,如f3导致m3&m4 (不支持),并且:
2.2 不存在吃不饱这样的mv,只可能是焦急,或更饿;故应由以下方式解决:
3. 所以,我们只好通过理性坚果不能吃 f3[皮果有,吃,皮果有],来做判断了;
得出结果:
1. 对经历过的(如f3),做理性评价; (坚果能吃,带皮果不能吃/会做饭,不会做面)
2. 对经历过的(如f2),做感性评价; (好不好吃)
3. 评价失败的,只是此小轮循环的行为化失败,要继续向下决策循环;如找去皮方式
17191
行为化fo里氏替换的理性评价 >>
注1
在TOP中,没吃过带皮坚果,所以根本不会有fo[吃,带皮坚果]传给的行为化总入口;
注2
所以此处主要针对MC匹配中导致的不能吃做评价:
示图
说明
如图,可能吃过吃过坚果,但没吃过带皮坚果;
1. cFo为相对时序时,对MC找到的mAlg,做同样相对时序的联想
2. 联想mAlg.refPorts,for循环,找吃过带皮坚果的经历;
更新
因for(mAlg.refPorts)有性能问题,故改为与吃Alg.refPorts找并集
17192
行为化fo里氏替换的感性评价 >>
示图
说明
MC里氏可换时,对c所在的cFo.conPorts,找含有m的mFo,以mFo.mv作为评价指标
TODO >>
STATUS
1. 支持阈值与demandMv正相关;
目前以阈值为-3,以预测mv+原fo.mv>-3为评价
2. demo层支持乌鸦吃带皮坚果时,嘴疼;
T
3. 写fo感性评价;
T
4. 写fo理性评价;
T
5. 对评价否,行为化失败的,要继续决策递归;
T
CreateTime 2019.12.03
简介: 本节的理论基础是,在思维中有四个向性,而四个向性分别组合出四种思维方式,在TOR中,呈现为极动,即抽象向具象的动,感性向理性的动,而理论出发,有静中有动,动中有静,所以体现在TOR思维中,则会返静,即呈现出相关的向性思维,具象向抽象与理性向感性;而返静的设计,体现出的则是类似人类的反思思维;
在TOR理性决策中,我们需要对决策中重组的决策时序,进行反思;
由TOR向TIR反思,做具象向抽象的识别预测;
由TOR向TOP反思,做理性向感性的价值评价;
注: 我们发现,TOR的向性是从上向下 & 从右向左,而反思是从下向上 & 从左向右;
17201
反思评价之评价方法 >> 2019.12.03
示图
1
如图,主要难点在理性评价;
2
后面用实例分出理性评价方法;
说明
图中可见,涉及到mfo的重组,或者说多时序的协作;
17202
实例分析 2019.12.03
起因
饿了想吃煎蛋,但没火;
决策
所以,决定到cpu上煎蛋;
反思
但cpu会损坏,且会脏 (联合时序分析: cpu+吃->脏, cpu+鸡蛋->损坏);
解决
所以垫了锡纸 (解决卫生问题,与损坏问题);
分析1
我们并没损坏cpu的经历,只是电子设备怕水,而迁移过来用了 具象向抽象
分析2
对重组出来的conFo[cpu,鸡蛋],做时序识别,匹配到absFo[电子,液体,损坏],从而预测出conFo[cpu,鸡蛋,损坏];
结论
根据相对理论,TOR回归到TIR做识别,TOR回归到TOP做感性评价,都是ok的;
结论
目前v2.0不需要做这么细,经分析,可以先做完善的感性评价,理性v3.0再说 (此条废弃,更正如下);
结论
因为感性需要理性,所以本版本全做,回归TIR做分形循环 参考:17204,17205;
示图
17203
向性分析 2019.12.04
简介
用评价的向性,来分析理性反思评价的方式;
分析
带皮坚果很硬,因为硬的东西咬不动,所以不能吃;
结果
所以理性评价,是以具象向抽象的向性; 从下向上
感性
而感性反思评价,又是由理性向感性的向性; 从左向右
17204
LSPFo反思模型图 >> 2019.12.05
示图
附注
图中绿色箭头为向性标志;
分析
图中,从时序识别,到时序预测,再到mv预测,整个流程与TIR的工作流程一致;
猜测
是否将TIR重构,支持内心的时序传入TIR总入口,并形成TR理性整体循环?
解析
TR整体中,对LSPFo.TR再循环,形成类似分形的螺旋循环;
17205
TR分形循环模型图 >> 2019.12.05
示图
17206
LSPFo如何生成 >> 2019.12.05-2019.12.06
普通时序
源于本轮循环的protoFo,将mAlg替换掉里面的cAlg元素,并生成新的fo,即LSPFo;
相对时序
如果mAlg是有无大小概念,则前后成对替换,其它与普通时序一致;
附注
LSPFo与protoFo长度一致,导致有长有短,越短越容易匹配识别;所以很多较长时序下的问题,我们一下子想不明白,但分解问题后,却又可以想明白;
TODO >>
1. 将CheckScore_LSP()方法,写到TIR,得出shortMatchModel传回TOR;
17207
结合代码实例分析反思之毒蘑菇例
前提
he饿了,想吃烤蘑菇,手头有火和毒蘑菇;
说明
此例,分析he在决定烤蘑菇前,反思毒蘑菇不能吃,并决定不烤毒蘑菇;
1
饿了,传入TOR._fo(),参数为: [吃,火烧,蘑菇],循环三次判定_alg
2
循环1: 传入_alg(吃),isOut=true,返回success
3
循环2: 传入_alg(火),根据MC判定有火,返回success
4
循环3: 传入_alg(蘑菇),毒蘑菇是蘑菇(mIsC),组成LSPFo[吃,火烧,毒蘑菇]
5
反思到TIR,得到预测matchFo[吃,毒]->{死mv-}
6
根据CheckScore_LSPRethink,评价不可行,并返回failure
17208
跨循环层导致反思未见效问题 => 递归反思
前提
he饿了,想吃熟蘑菇,手头有火和生的毒蘑菇;
说明
此例,分析he在决策的递归循环时,跨层时,导致反思不总是见效的问题;
1
饿了,传入TOR._fo(),参数为: [吃,熟蘑菇],循环两次判定_alg
2
循环1: 传入_alg(吃),isOut=true,返回success
3
循环2: 传入_alg(熟蘑菇),根据MC判定毒蘑菇和熟蘑菇同级,但没法行为化
4
传入_LongNet(熟蘑菇),找到[熟蘑菇无,火,生蘑菇,熟蘑菇有];
5
传入_fo(rangeFo[火,生蘑菇]),循环两次判定_alg;
6
循环1: 传入_alg(火),mc判定mIsC,返回success
7
循环2: 传入_alg(生蘑菇),生毒蘑菇是生蘑菇(mIsC),组成LSPFo[火,生毒蘑菇]
8
反思到TIR,得到预测matchFo[烧,毒蘑菇]->{mv平}
9
根据CheckScore_LSPRethink,评价可行,并返回success
注
以上例子,表明在跨层时,反思无法100%见效;跨越多轮循环,反思越难见效;
解决方案1
尝试跨层重组LSPFo(线性累加fo,或嵌套fo),如[吃,[生毒蘑菇,火,熟毒蘑菇]] 20%
解决方案2
做递归反思,先评价[烤,生毒蘑菇]ok,再评价[吃,熟毒蘑菇]no 80%
另
方案2在递归反思时,可以消耗思维活力;
17209
理性反思评价的递归 20191211
前言
理性反思最终也是感性评价
反思递归草图
MOL图
代码实践
在每一轮循环success()时,进行反思,并使success()回返回BOOL评价结果;
代码实践2
每一轮反思,都要消耗思维活跃度;
172010
反思代码实践 20191212 (废弃:整个递归反思)
前言1
checkScore = newCehckScore + oldCheckScore;
前言2
生成newBlock的时机是新的fo;
前言3
在每个itemCheckBlock中,都要单独进行TIR并评价;
示图
图解
蓝色: 正向传递checkScore,反向调用checkScore;
图解
在_fo中,对newCheckScore和oldCheckScore进行打包;
CreateTime 2019.12.13
上节中,重点解决了LSPMC的反思评价,但对于同级的反思却支持的并不好,本节中,重点对同级MC进行迭代,并支持其反思评价; (废弃) (191216整个同级MC反思都废弃)
本节改为对LSPMC反思的完善,支持多反思multiRethink;
方法: 本节主要以实例自省,分析本质模型,并转化成代码;
17211
论断与分析
论断1
长时网络的change转移,可能不需要评价;
论断2
并非所有的同级MC变化,都需要修正,如鸡蛋有双黄,但并不影响我们食用;但反例是,苹果有点脏,我们就要洗一下再吃;
论断2分析
经分析,无论是鸡蛋,还是苹果,都以抽象作为是否修正的反思与评价,而不是具象中的细节对比;
论断2代码
对比M和C的absPorts,并对M.absPorts进行反思评价;
此表重点
以m和c的absPorts作为基准,进行评价;
17212
同级反思示图 (废弃)
示图
17213
周末的思考,对n17p20&n17p21的想法转折
1. 废弃反思递归
反思,只对当前重组fo进行反思与预测;而不需要递归,因为非mc情况下的一轮轮决策是暂不需要支持反思的;
比如我想吃水果,想到吃西瓜,仅仅是心里想一下,不需要反思西瓜是否不适合这个季节吃
2. 废弃同级MC匹配
同级MC是不存在的,所以如果LSPMC失败,直接转到LongNet,
比如:想吃苹果时,看到桌子,苹果和桌子的共同抽象都是物体,但显然不会思考桌子是否能吃的问题;
3. 改进LSPMC反思
对mAlg区别与cAlg的特化,进行多次反思评价,避免反思不到位;
比如,cAlg是生蘑菇,而mAlg是生脏毒蘑菇,MC都是生的,所以不做反思,但M的特化为:脏和毒,脏可以洗干净去脏,但毒却没法消毒,导致反思返回false;
17214
LSPMC多反思的模型和代码
示图
代码
把mAlg的特化抽象节点,分别作为matchAlg进行反思回调,如脏,毒
实例
说明
实例中,LSPMC匹配失败,后change转移到LongNet,联想cLess时序与新的cAlg,并匹配m成功;
疑点
change转移时,联想cLess时序时,需要找很多尝试,首先应试是cHav,然后才是cLess,但这其间也浪费很多性能,如果同级MC匹配不废弃,则可以避免;
17214
是否废弃同级MC匹配?
是
想吃苹果时,看到梨,都是甜的,都是水果,但相似度50%,未必吃;
否
cAlg=距离0的坚果,mAlg=距离5的坚果,LSPMC会匹配失败,同级则轻易成功;
举例
cAlg=想吃距离0的苹果,mAlg有以下几种物质:坏苹果,苹果画,苹果味的香水,脏苹果,苦苹果,长歪的苹果
分析
依次进行
结论1
猜想: 以特征相似度做为MC匹配判断; (m的特征包含c的特征xx%)
结论2
确定: 以mAlg.absPorts用作评价;
一: 问题:在matchAlg构建时,未继承assAlg.absPorts,导致mAlg.absPorts是空的; 17215
分析: 根据想什么构建什么的原则,matchAlg.absPorts本来就应该是空的;答案: 所以,要将matchAlg改为当时匹配的即有absAlgNode,而非新构建;TIRALG新模型: 示例: 我们初见四不像,也很难说它是什么(似而非),但可以说它是动物(全含);
四不像
总结: 加入全含/非全含后,TIRALG更加准确,理性,实用性强;举例: 一陌生动物,看起来最似狮子,应识别为全含的"动物"/"猫科动物",而非狮子;代码:
二: MC匹配通用模型 17216
算法: 可参考复用TIR.matchAlg()的代码,进行特征相似度计算 (废弃);修正: 对异同特征的修正 (距离变近问题);评价: 对mAlg特化抽象的评价 (脏苹果洗净问题);示图: 说明: 图中,我们想吃甜坚果,但地上有酸且脏且有毒的坚果,地上可以捡起来,酸的我喜欢,脏可以洗干净,但毒我们无法去掉,所以决定不吃它;总结: 去掉LSP和同级的做法,直接类比MC的相同与不同,并依次进行评价;问题: MC的类比,以什么为基准?
* 特征5% //如,苹果上有个小斑点,我们都不需要关注它;
* 抽象80% //目前采用,
* 特征抽象协同15% //以后考虑采用代码: 代码说明:
* MCSame: 不处理;
* CSpecial: MIsC时不处理 / 同级时需满足;
* MSpecial: 需评价,看是否进行修正;
TODO
DESC
STATUS
1
找证据证明17214中,以特征相似度做MC匹配判断的猜想;
转为类比全含和非全含方式
2
解决matchAlg.absPorts为空的问题;
已解决
3
写TIRALG新模型代码
T
4
写TOR_MC通用模型代码
T
TODO >>
STATUS
1. "嵌套概念"取消了,决策时行为化的代码逻辑,也得相应着改下;
T
2. 训练机,可退一步,先采用he做命令触发,然后结合mac的git来做版本控制;
3. 恢复出TIR的内类比代码,并每桢输入都执行,最后一条的内类比;
转迭代计划26
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