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1)  Models of Γ Approximate Reasoning
Γ近似推理模式
1.
Three Models of Γ Approximate Reasoning and Their Equivalence in Classical Propositional Logic;
二值命题逻辑中的三种Γ近似推理模式及其等价性
2)  fuzzy approximate reasoning
模糊近似推理
3)  model of true approximate reasoning
真近似推理模型
4)  approximate reasoning
近似推理
1.
An approximate reasoning approach based on the measures of similarity between vague sets;
基于Vague集的近似推理方法
2.
Equivalence of three different types of approximate reasoning patterns;
三种近似推理模式的等价性
3.
The approximate reasoning of Bayesian Network appending interval probability;
带区间参数的贝叶斯网的近似推理
5)  approximate inference
近似推理
1.
Then the method for learning ID structures from interval data and the example of approximate inferences were proposed.
对传统影响图进行了扩充,提出了带区间参数的影响图(ID)概念,在此基础上,给出了基于遗传算法(GA)的带区间参数影响图的结构学习方法,采用Gibbs采样算法对该类影响图作了近似推理,并应用于具体实例。
2.
Bayesian networks have already had some relatively mature accurate and approximate inference algorithms as a result of twenty years development.
经过二十年的发展,贝叶斯网络已经有一些比较有效的精确和近似推理算法。
6)  model of non-false approximate reasoning
非假近似推理模型
补充资料:波利亚的推理模式

美国著名数学家波利亚(1887~1985)在名著《数学与猜想》—书中提出了以下论证推理模式(ⅰ)与尝试推理模式(ⅱ)。

波利亚的论证推理模式(ⅰ)极为清晰地告诉我们:要推翻一个结论,只需举一个反例就足够了!

论证可以正面推证,又可以反例推证。反例需要经验的积累,需要尝试的提炼,下面是令中国人自豪的一个例证。

1979年,中国科学技术大学年轻的研究生史松龄,有力地举出了一个反例,推翻了苏联科学院院士彼得罗夫斯基为解决希尔伯特第16问题而得出的重要结论:“二次代数系统构成的微分方程组(简称ed,其极限环至多只有3个。”

这个结论,彼得罗夫斯基于1955年得出,在世界数坛统治了四分之一世纪之久,可是一夜之间,竟被史松龄举出的反例(e2至少出现4个极限环)所推翻。

可见,反例推证有时会收到惊人的功效!

波利亚的尝试推理模式(ⅱ),可以进一步深化,变为更为一般的形式。丰富的经验,可以使尝试变得更加有的放矢。在模式(ⅱ′)中,选取“本身很不像是可靠的”命题加以论证,将能得“a极为可靠”的结论。

下面是令人难忘且具历史意义的有趣例子。

瑞士著名数学家雅·伯努利(1654~1705)生前曾遗憾地提出:“假如有人能够求出我所不知道的,自然数平方的倒数之和并把它通知我,我将不胜感激。”

雅·伯努利逝世后,他弟弟约·伯努利(1667—1748)的学生——数学家欧拉把上式计算到小数点后第六位,即1.644934,并猜测它等于。

之后,欧拉采用了独特的方法:选择类似于韦达定理的思路,并应用于有无穷多个根的方程,得到了竟然使他的猜测变得“极为可靠”的结论。

然而,“极为可靠”毕竟不是最后结论,是真理还是谬误还得接受现实的挑战与历史的考验。

不过,波利亚的模式(ⅱ)却可使猜测的信念更为牢靠、坚定,逼近最终目标将是指日可待i类似于欧拉猜想的,还有世人皆知的哥德巴赫猜想,依据波利业推理模式(ⅱ)。

200多年来,世界优秀数学家艰苦卓绝的努力已达到了(1+2)的高峰,离抵达顶峰摘取“皇冠上的明珠——(1+1)”只有一步之遥了。

由此可见,波利亚的推理模式确是一条探求科学真谛的重要途径,它既可能会支持已有的经验与信念,也甚至会改变着人类的经验与信念。

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