2) function of induction
归纳推理功能
3) Inductive reasoning
归纳推理
1.
The Relations between the Categorization and Diversity Principle of Inductive Reasoning;
分类活动与归纳推理多样性效应的关系
2.
A dynamic self-learning efficient intrusion detection model was proposed based on inductive reasoning.
提出了一种基于归纳推理的动态自学习的高效入侵检测模型。
3.
This paper detailes the relation of inevitability and contingency in chemical researehes, analyses the significance of the inductive reasoning and opportunity in chemical researehes, and discusses the soaree of and the approaches to opportunities in chemical researches.
为阐述化学研究中必然性与偶然性的关系，分析了化学研究中归纳推理和机遇的重要性，并讨论了化学研究中机遇的产生根源和捕捉方法。
4) inductive inference
归纳推理
1.
Influence of knowledge context on inductive inference;
知识背景对归纳推理的影响
2.
This paper analyzes the difference between inductive inference and deductive inference, presents a formal logic framework for inductive inference, and defines the concepts of reconstruction and inductive sequence.
分析了归纳推理与演绎推理的区别，给出了归纳推理的形式化规则，定义了重构和归纳进程（序列）的概念。
3.
The issue of the rationality of inductive inference was first raised by David Hume, so it is also called "Hume s problem".
归纳推理的合理性问题最早由体谟提出，故又称“休谟问题”。
5) physical conclusion ability
物理归纳能力
补充资料：归纳推理
归纳推理
inductive inference
guina tulli归纳推理(加d仪tivei刘re代n忱)由一些特殊性事例推导出一般性原理的推理方法，或者说它是由一般性程度较低的知识提高到一般性程度较高的知识的过程，是人类典型的遂辑思维形式之一。 归纳推理的前提是一些个别事物的单称判断，结论是关于一类事物的全称判断。因而归纳推理是不保真的，它的结论往往带有某种程度的或然性。也正因为如此，归纳推理的结论常会超出前提所含的知识，从而使得它成为知识获取、机器发现及许多机器学习方法的基础。 归纳推理的形式有多种，常用的有枚举归纳推理、数学归纳法、科学归纳推理、探求因果联系的归纳推理和反绎推理等。枚举归助推理包括简单枚举归纳推理和完全归纳推理。简单枚举归纳推理的模式如下: 、1，、2，…，:。都具有属性P 51，:2，…，:，是S类中的部分对象 S类中对象都具有属性P 如果在简单枚举归纳推理的前提中将考察的对象全部列举出来，那么它就成为完全归纳推理。由于完全归纳推理结论中的知识是完全包括在前提知识中的，所以只要前提完全真实，它的结论就必然是真实的。从这一点讲它又具有演绎推理的特征。 枚举归纳推理是基于事例的学习和一些机器发现系统的逻辑基础。在大多数学习系统中它们都体现为“推广规则”。 数学归纳法是数学中常用的一种定性证明方法，它要求归纳的对象按某种序关系构成严格的序列。数学归纳法实际上也是一种完全归纳法，其推理模式如下:序列S的第一个成员a1具有属性P如果S的成员火具有属性P，则S的成员火+1也具有属性P 5的所有成员具有属性P 科学归纳推理是根据对部分对象及其属性间的因果关系或其它必然联系的认识，从而对该类所有对象做出一般性结论的推理，其推理模式为: :l，:2，…，、、都具有属性P :1，:2，…，:，是S类的部分对象 且S与P有必然联系 S类的对象都具有属性P 虽然科学归纳推理和简单枚举归纳推理都是不完全归纳推理，但是两者之间有明显的差别。科学归纳推理是建立在对前提中的事物与属性间因果联系的科学分析基础之上的，因而其结论的可靠程度取决于前提中事物与属性之间因果相关程度的强弱，而与事例的数量无关。 探求因果联系的归纳推理是一类推理方法的统称。研究事物之间的因果联系是进行科学归纳推理的必要条件，而认识事物之间的因果联系是一个复杂的过程。但是有些较为简单的又具有一定普遍意义的确定因果联系的方法还是可以总结出来的，统称为探求因果联系的归纳推理方法。
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参考词条