文件名称：模式推理：神经网络的逻辑推理
文件大小：183KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-07-19 10:43:49
学术 论文
模式推理：神经网络的逻辑推理 模式推理：神经网络的逻辑推理 Hiroshi Tsukimoto 公司研究与开发中心，东芝公司，川崎，212-8582 日本 摘要 本文介绍了模式推理，即对模式的逻辑推理。 模式推理可以部分解决知识获取问题。 知识获取试图从模式中获取语言规则。 相反，我们试图修改逻辑以进行模式推理。 模式表示为函数，由人工神经网络逼近。 因此，研究了神经网络的逻辑推理。 神经网络可以用于一些非经典逻辑的推理，因为神经网络是多线性函数（在离散域中），而多线性函数空间是一些非经典逻辑的模型，如中间逻辑 LC、Lukasiewicz 逻辑和乘积逻辑。 限于篇幅，只对中间逻辑LC作简要说明。 :copyright: 2001 Scripta Technica, Syst Comp Jpn, 32(2): 1 10, 2001 关键词：模式； 神经网络; 逻辑推理； 多重线性函数； 中间逻辑LC。 一、引言 本文介绍了模式推理，即对模式的逻辑推理。 典型的模式是一维时间序列和二维图像。 图 1 显示了模式规则的示例。 图1中的规则是股票价格和汇率之间的规则。 常规语言规则的一个例子