导读:本文包含了概率逻辑学论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:真度,不可靠度,距离,逻辑度量空间
概率逻辑学论文文献综述
李修清[1]（2019）在《基于命题逻辑公式真度的概率逻辑学基本定理》一文中研究指出利用概率分布,给出命题逻辑公式的真度概念,建立了逻辑度量空间。给出不可靠度概念,在我们建立的逻辑度量空间里,得出了一个有效推理结论的不可靠度和各前提不可靠度之间关系的结论。利用我们得出的结论,证明了逻辑度量空间中MP,HS等规则成立。(本文来源于《桂林航天工业学院学报》期刊2019年02期）
丁志芳[2]（2017）在《贝叶斯定理应用于遗传病概率计算的逻辑学审思》一文中研究指出逻辑学要求概念明确、判断恰当、推理可靠;贝叶斯定理应用于遗传病概率计算具有混淆概念、失当判断、机械推理的情况出现,违背了思维形式的基本要求,计算结果出现错误。(本文来源于《2017中国长叁角遗传学大会会议手册》期刊2017-10-27）
李燕[3]（2017）在《概率逻辑学基本定理的推广及其应用》一文中研究指出利用赋值集的随机化方法,在n值命题逻辑系统中提出了公式的随机不可靠度概念,证明了一个有效推理结论的随机不可靠度不大于各前提的随机不可靠度与其必要度的乘积之和。通过推广的概率逻辑学基本定理,证明了随机逻辑度量空间中MP规则和HS规则成立。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2017年01期）
惠小静[4]（2012）在《关于概率逻辑学基本定理的若干注记》一文中研究指出说明了概率逻辑学基本定理在多值R0、Gdel和Goguen命题逻辑系统中成立,给出了真度满足概率逻辑学基本定理的条件并对真度的性质进行了推广。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2012年10期）
惠小静[5]（2011）在《概率逻辑学基本定理在多值命题逻辑系统中的推广》一文中研究指出通过引入概率测度空间,在n值Lukasiewicz命题逻辑系统中提出了满足Kolmogorov公理的命题公式的概率;证明了概率逻辑学基本定理,并将概率逻辑学基本定理推广到了更一般的形式,改进了对推理结论的不可靠度上界的估计;将概率逻辑学的基本方法引入计量逻辑学,建立了更一般的逻辑度量空间;通过概率逻辑学基本定理,证明了逻辑度量空间中概率MP,HS规则,它是真度MP,HS规则的推广.(本文来源于《应用数学学报》期刊2011年02期）
王国俊,惠小静[6]（2007）在《概率逻辑学基本定理的推广》一文中研究指出通过引入生成状态集和生成概率等概念给出了概率逻辑学基本定理的简捷证明,并进一步通过引入自然合并概率的概念将概率逻辑学的基本定理推广到了更一般的形式,改进了对推理结论的不可靠度上界的估计.然后将概率逻辑学的基本方法引入计量逻辑学,得出了带参数■的有限逻辑理论相容度概念,是δ-相容度的推广.(本文来源于《电子学报》期刊2007年07期）
郭加安[7]（2007）在《基于泛逻辑学的概率逻辑及其算子的研究》一文中研究指出逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学，它是人类进行判断，推理的基础，在人工智能的发展过程中发挥了巨大的作用。概率逻辑作为逻辑学的一个分支，它以概率论作为其理论基础，在人工智能的不确定推理方面有着重要的应用价值。但是，传统概率逻辑算子存在一定缺陷，盲目使用可能会使推理出现偏差。为扩大概率逻辑的有效使用范围，人们提出了不少的改进方案。其中，改变概率逻辑算子的刚性限制，实现概率逻辑运算关系的连续可变是一种较新的解决方案。泛逻辑的出现，为解决了不确定推理中各种算子的连续可变提供了一条有效途径。其主要特征是在连续域[0，1]上定义的各种逻辑运算模型都可随控制形参h∈[0，1]连续变化。这一特性对不确定性推理更加有利，比现有的不确定性推理方法前进了一步。理论研究表明泛逻辑中泛非、泛与／或运算的连续可控性在数学上是完全可以实现的，并可以用多种数学形式如指数、多项式和叁角函数等形式来实现，本文介绍的泛与／或运算的几个模型，通过仿真实验比较可以得出模型一就是一个比较理想的模型。从泛逻辑学的角度看，概率逻辑是泛逻辑在形参h∈[0.5，1]时的一个特例。利用泛逻辑学的方法，对概率逻辑关系进行柔性化是本文研究的重点。本文的主要工作包括：通过对泛逻辑学的理论学习研究，从泛逻辑学的角度分析了概率逻辑的缺陷以及研究其关系柔性化的思想方法，着重对泛与／或运算模型进行了仿真实验；以零级N／T／S范数完整簇和Frank相容算子簇构造概率逻辑算子，并进行仿真实验，以弥补条件概率运算中的缺陷；最后阐述了由Frank相容算子簇构造概率与／或算子的主要性质。(本文来源于《首都师范大学》期刊2007-05-24）
许海洋[8]（2006）在《基于泛逻辑学的概率逻辑算子的研究》一文中研究指出计算机科学的发展是与逻辑学紧密相连的。标准逻辑在人工智能早期的发展中扮演了重要的角色，根据数理逻辑，将人类的推理过程分解成一些简单的、机械的操作，才使得用机器代替人类推理的设想变成现实。 逻辑学的理论为人工智能的发展提供了有力的工具，使之在定理证明、模式识别和LISP语言等领域取得了重大突破。随着处理知识的随机性、模糊性和未知性等特点的出现，模糊逻辑在人工智能中得到发展。但是模糊逻辑只注意到了模糊命题逻辑真值的连续可变性，而没有认识到模糊命题连接词的运算模型的连续可变性。 随着研究的深入，研究复杂系统的各个学科迫切需要能描述各种不确定性的逻辑，但是各个不同形式的非标准逻辑无法给他们以有力的支持。在分析模糊逻辑规律的基础上，把叁角范数理论和逻辑学紧密结合起来，利用叁角范数理论提出泛逻辑学。突破标准逻辑“排斥一切不确定性”的局限性和非标准逻辑研究的狭隘性，建立尽可能能包容一切逻辑形态和推理模式的泛逻辑学已成为人工智能中逻辑学发展的新方向。我们已经证明命题泛逻辑对二值命题逻辑、Bochvar叁值逻辑、Luckasiewicz叁值逻辑、Kleene强叁值逻辑具有包容性。 概率逻辑是用逻辑推理的方法解决因随机性引起的不确定性推理问题。在人工智能中确定性理论、主观Bayes方法、证据理论等都是基于概率论的。但是，这些不确定性推理方法仅仅是基于概率，而不能真正实现逻辑框架内的概率逻辑不确定推理。产生这种现象的主要原因是概率逻辑自身存在着缺陷，概率逻辑的蕴涵算子→却未明确定义，而是通过条件概率来处理的。而且在概率逻辑中还存在着逻辑关系的刚性化问题。 根据泛逻辑学的研究，概率逻辑是泛逻辑学在k=0.5，h=0.75时的一个特例。本文按照泛逻辑学的生成规则，从零级N／T／S范数完整簇、Frank相容算子簇两方面介绍了如何从泛逻辑学的角度来构造概率逻辑算子，以弥补条件概率在运算中的缺陷，并讨论了概率逻辑运算模型所具有的一些代数性质。(本文来源于《首都师范大学》期刊2006-04-16）
王万森,何华灿[9]（2005）在《基于泛逻辑学的概率命题逻辑的研究与分析》一文中研究指出概率逻辑是不确定推理的一个重要逻辑基础,但其目前还不太完善.泛逻辑学是何华灿教授在探索各种不确定性问题求解中建立起来的一种新的柔性逻辑体系.理论上,概率逻辑仅是泛逻辑学的一个特例.在对目前比较典型的几种概率逻辑模型进行分析的基础上,基于命题泛逻辑学的思想和方法,指出了概率命题逻辑中存在的一些主要问题,探讨了解决这些问题的思路与方法.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2005年07期）
概率逻辑学论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
逻辑学要求概念明确、判断恰当、推理可靠;贝叶斯定理应用于遗传病概率计算具有混淆概念、失当判断、机械推理的情况出现,违背了思维形式的基本要求,计算结果出现错误。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
概率逻辑学论文参考文献
[1].李修清.基于命题逻辑公式真度的概率逻辑学基本定理[J].桂林航天工业学院学报.2019
[2].丁志芳.贝叶斯定理应用于遗传病概率计算的逻辑学审思[C].2017中国长叁角遗传学大会会议手册.2017
[3].李燕.概率逻辑学基本定理的推广及其应用[J].计算机工程与应用.2017
[4].惠小静.关于概率逻辑学基本定理的若干注记[J].计算机工程与应用.2012
[5].惠小静.概率逻辑学基本定理在多值命题逻辑系统中的推广[J].应用数学学报.2011
[6].王国俊,惠小静.概率逻辑学基本定理的推广[J].电子学报.2007
[7].郭加安.基于泛逻辑学的概率逻辑及其算子的研究[D].首都师范大学.2007
[8].许海洋.基于泛逻辑学的概率逻辑算子的研究[D].首都师范大学.2006
[9].王万森,何华灿.基于泛逻辑学的概率命题逻辑的研究与分析[J].计算机研究与发展.2005