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  • 现代归纳逻辑理论及其应用研究 何向东//刘邦凡//任晓明//陈晓平//熊立文 著 社科 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 何向东//刘邦凡//任晓明//陈晓平//熊立文著
    • 出版社: 经济科学出版社
    • 出版时间:2019-12-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 何向东//刘邦凡//任晓明//陈晓平//熊立文著
    • 出版社:经济科学出版社
    • 出版时间:2019-12-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2019-12-01
    • 字数:780000
    • 页数:596
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787521803334
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:经济科学出版社

    现代归纳逻辑理论及其应用研究

    作  者:何向东//刘邦凡//任晓明//陈晓平//熊立文 著
    定  价:148
    出 版 社:经济科学出版社
    出版日期:2019年12月01日
    页  数:596
    装  帧:平装
    ISBN:9787521803334
    主编推荐

    内容简介

    本书主要包括以下三个部分: 一是现代归纳逻辑与知识创新。 当代逻辑的近期新发展表明,逻辑学与知识创新直接紧密地联系起来,出现了鞠实儿所提示的“逻辑学的认知转向”态势。从科学认知和当代逻辑发展的态势看,广泛深入地进行归纳逻辑(尤其是现代归纳逻辑)与知识创新研究,不仅具有理论意义,而且具有实践意义,是推动知识创新、科学认知的现实需要。 二是现代归纳逻辑在人工智能及认知科学中的应用。 20世纪是科学和技术的世纪,科学和技术的飞速发展是这个世纪的最显著的特征。当今,人类已经可以抵达遥远的太空,潜入深邃的海洋、窥探微细的粒子。这种上天入地、揽宏握微的本领大大地拓宽了人类的视野,加深了人类对各种现象和奥秘的了解。 三是现代归纳逻辑的认知基础。 从逻辑学,特别是从现代逻辑和哲学、语言学、心理学、计算机、人工智能等学科,深入、全面而系统地研究现代归纳null

    作者简介

    何向东(1948—),男,西南大学教授、博士生导师、重庆人文科技学院院长。原西南师范大学(西南师范大学于2005年与西南农业大学合并组建西南大学)副校长。1982年于河南大学逻辑学专业研究生毕业并获哲学硕士学位,同年分配到西南师范大学政治系任教。历任政治系副主任、教务处副处长、教务处长。1987年破格晋升副教授,1992年晋升教授。1995年4—6月在国家不错教育行政学院参加中青年干部培训,1998年元月任校长助理,1998年9月任副校长。1992年以来,已招收研究生16名、国内不错访问学者2名。曾任原四川省学位委员会学科评议俎成员、四川省普通高校专业设署评议委员会成员,全国形式逻辑研究会理事,现任教育部高等学校哲学学科教学指导委员,教育部高等学校文化素质教育指导委员,全国哲学社会科学基金项目学科评审专家,普通高等学校本科教学工作评估专家委员会委员,中国逻辑学会副会长,重庆市社科联null

    精彩内容

    目录
    绪论
    第一章 概率命题逻辑
    第一节 概率演算的常用规则
    第二节 概率命题逻辑系统Pr
    第三节 Pr的一个子系统系列
    第四节 贝叶斯定理及其应用
    第二章 概率解释及其发展
    第一节 频率解释
    第二节 逻辑解释
    第三节 主观解释
    第四节 主观解释的新发展:主体交互解释
    第三章 认证逻辑与认证悖论
    第一节 古典认证逻辑
    第二节 贝叶斯认证逻辑
    第三节 认证悖论
    第四章 概率动态认知逻辑
    第一节 概率认知逻辑(PEL)
    第二节 概率动态认知逻辑(PDEL)
    第五章 概率认知博弈逻辑
    第一节 引论
    第二节 概率认知博弈逻辑
    第三节 基于PAL求解均衡
    第四节 剔除算法逻辑刻画的比较与分析
    第六章 对合作博弈的逻辑分析
    第一节 引论
    第二节 稳定性和博弈解
    第三节 特征函数联盟博弈的逻辑刻画
    第四节 基于逻辑规则的夏普里值计算
    第七章 支持逻辑及其发展
    第一节 逻辑的视角:非帕斯卡概率逻辑的支持理论
    第二节 认知的视角:主观概率判断的支持理论
    第三节 支持理论的形式阐述
    第四节 小结与展望
    第八章 归纳逻辑的认知基础问题
    第一节 三门问题的认知分析
    第二节 “睡美人”问题的认知分析
    第三节 贝叶斯推理的认知分析
    第九章 因果化的归纳逻辑
    第一节 穆勒五法的现代解读
    第二节 因果陈述句逻辑系统
    第三节 因果陈述逻辑推进了归纳逻辑的发展
    第四节 因果陈述句逻辑与机器语言
    第十章 归纳逻辑在人工智能中的应用
    第一节 归纳逻辑与人工智能概述
    第二节 归纳逻辑程序设计概述
    第三节 归纳推理与机器学习
    第十一章 人工智能中的不确定推理
    第一节 贝叶斯网络
    第二节 贝叶斯网的推理模式
    第三节 主观贝叶斯方法
    第四节 确定性因子方法
    第十二章 基于认知的神经网络及其应用
    第一节 神经网络概论
    第二节 模糊逻辑与神经网络
    第三节 元胞自动机与神经网络
    第四节 基于遗传算法的人工生命进化模型
    第十三章 现代归纳逻辑与信息检索技术
    第一节 信息搜索技术概述
    第二节 信息检索模型的逻辑
    第三节 网络信息搜索技术的逻辑
    第十四章 模糊逻辑、数据挖掘与知识发现
    第一节 模糊逻辑概论
    第二节 数据挖掘概论
    第三节 知识发现概论
    第四节 基于模糊逻辑的数据挖掘之应用
    第五节 数据挖掘与知识发现
    第十五章 决策逻辑及其应用
    第一节 决策与决策逻辑
    第二节 群体科学决策概论
    第三节 决策逻辑在群体性决策中的应用
    第四节 管理创新中的决策逻辑
    第五节 政治发展中的决策逻辑
    第十六章 认证逻辑及其应用
    第一节 经典认证逻辑概论
    第二节 基于归纳概率的认证逻辑
    第三节 认证逻辑对法学理论创新的启示
    第十七章 进化逻辑及其应用
    第一节 进化逻辑的理论与发展
    第二节 进化逻辑与人工智能的认知交叉
    第三节 进化逻辑与西方逻辑东渐的教育关联
    附录一 归纳逻辑基础理论介绍
    附录二 逻辑符号说明
    参考文献

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