论审判中的类比推理

类比推理,是根据两个或两类对象的某些属性相同或相似,从而推知它们的另一个属性也相同或相似的一种推理。在审判工作中,法官常运用类比推理来填补法律漏洞。类比推理在审判中主要包括两种,即类推适用和判例类推。类比推理在审判中适用的理论基础:"类似案件类似处理"。     

平面几何命题的类比推广

类比是一种重要的数学思维方法,是根据两事物有一些相似或相同的属性,猜测其它的一些属性也可能相似或相同的思维方法。平面几何命题的类比推广包括三方面内容:平面几何命题在平面几何中的类比推广;平面几何命题在立体几何中的类比推广;平面几何命题在其它学科中的类比推广。平面几何命题的类比推广是学习中广泛应用且有成效的思维方法,对平面几何命题深入、渗透、移植发挥了重要的作用,所以在几何学中类比推广是不容忽视的。     

企业商标工作的两重性

一、商标的两重性决定企业商标工作的两重性 商标有两种属性,一种是自然属性,也可以叫做经营意义上的商标;另一种是社会属性,也可以叫做法律意义上的商标。 商标的自然属性是商标的本质。这种本质在商标的概念中得到了明确的体现。“商标是商品生产者、经营者     

非相容表决策树构建算法

针对非相容表构建决策树中属性约简计算复杂度较高的问题,基于粗糙集分辨关系和粒计算理论,建立一种对相容表和非相容表通用的构建决策树算法。该算法首先根据非相容表的逻辑关系式证明其可经过变量替代等价于相容表;然后根据等价表的特点,以属性粒为基本单位,用属性粒的可分辨量、属性粒相对于决策属性的类别数量、决策表中相同行的数量这3个基本参数确定属性的优劣,并以最优属性为划分属性自上向下直接构建决策树。实例分析结果表明,应用该算法构建决策树具有简洁、有效性。     

等心理距离的满意度判别策略

满意度是属性论的一个重要概念,是用来表示实际目标相对于理想目标满意程度的一个心理参数。由于在多属性的情况下,具有相同心理距离的对象的属性值的分布状况不一定一样;而当心理距离相同时属性值的分布状况在心理决策中往往起着重要作用。本文试图根据效用理论给出等心理距离时的满意度判断的几种策略或方法。     

“冷-热”与“热-冷”共情鸿沟效应的均衡性

采用经典范式考察了2种共情鸿沟效应在价值属性和知觉属性上的均衡性,结果发现:(1)生理饥饿状态下预测饱餐时的食物价值会显著高于生理饱餐时对相同食物的价值,而生理饱餐状态下预测饥饿时的食物价值会显著低于生理饥饿时对相同食物的价值,但2种共情鸿沟效应大小没有显著差异;(2)2种共情鸿沟效应的知觉属性具有部分均衡性:在认知属性上,2种共情鸿沟效应表现出均衡性;在情绪属性上,"热-冷"共情鸿沟效应的显著大于"冷-热"共情鸿沟效应.     

对两种估计单属性关系大小方法的可信度讨论

估计两个单属性关系在连接属性上取相同值的个数的方法有两种:静态估计法和动态估计法.本文利用不精确性推理模型对这两种方法的可信度定量地进行讨论,并用具体例子进行说明.     

混合属性相关度计算方法研究

对于混合属性相关度的计算,现有方法的做法是将连续属性离散化后,用基于频率的计算方法来计算.而连续属性离散化可能会丢失部分信息,为属性评估带来不确定因素.在此提出一种直接计算混合属性相关度的方法:将一个连续属性中的所有数据,根据一个离散属性的属性值分组,以分组连续属性前后数据方差的关系确定两个属性的相关度.在两个真实数据集及常用机器学习数据集上的实验结果表明:该方法可以有效度量混合属性数据之间的相关程度.     

类比法在物理学中的应用

在物理学的研究过程中,人们运用了一些独特的思维方法,如模型法、理想化方法、类比法、元过程法和统计法等。这些方法对于物理学理论的创立及发展起了巨大的作用,其类比法的作用尤为突出。本文浅谈一下类比法在物理学中的应用。 “类比:是根据两个(或两类)现象之间在某些方面相似或相同而推出它们在其他方面也可能相似或相同的一种逻辑方法。它是以比较为基础的。通过对两个(或两类)不同的现象进行比较,找出它们的相似点或相同点,然后以此为根据,把其中一对象的有关知识或结构推移到另一对象中去,这就叫做类比推理,即: A对象具有a、b、c、d属性 B对象具有a＇、b＇、c＇属性     

物理学中的类比

物理学中的类比别雪君（湖北中医学院）类比是一种常用的科学思维方法，在物理学中用得十分广泛．巧妙的类比，不仅拓展了物理学前进的道路，也增强了物理教学的效果．它启迪我们学习，帮助我们分析、觖决实际问题．类比是根据两个或两类对象的某些相同或相似的属性，从而...     

基于属性约简的加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯在处理分类问题上简单高效,通常它假设属性间是条件独立的,且各属性变量对类变量的影响程度是相同的,但在实际应用中这些都难以被满足,从而使得其分类性能降低.因此,提出基于属性约简的加权朴素贝叶斯分类算法,该算法首先根据各属性不同取值的分类能力及属性间的对称不确定性大小,去除了无关属性和冗余属性,使得筛选后的属性之间具有较低的关联度和较强的分类能力;然后再结合属性与类变量及属性间的相关性对各属性进行加权;最后对待判样本进行分类.经实验结果表明,该算法有效地提升了朴素贝叶斯的分类性能.     

复杂类比及其思维结构

在数学中,由两个数学系统中所含元素的属性在某些方面相同或相似,推出它们的其他属性也可能相同或相似的思维形式叫作类比推理,运用类比推理的模式去处理问题的方法叫作类比法。它是一种从特殊到特殊的思维方法,其特点是以对一个系统有关性质的研究作为获得关于另一个系统的有关信息的手段。     

进行类比教学 培养创新思维

类比思维的认识依据是事物之间具有相似性 ,即 :类比是根据两个或两类事物的一些相同或相似的属性 ,猜测另一些属性也可能相同或相似的思维方法 .所以深刻挖掘教材内容 ,进行类比思维训练是培养创新思维的重要任务 .文章通过在新概念、定理和寻找习题解法中应用类比教学法 ,使学生学会如何用类比思维方法分析 ,提出猜测型问题 ,并得到解决问题的方法 ,发展学生的创新思维     

改进的属性坐标评估决策模型

在运用属性论方法评估样本方案的过程中,在计算样本方案的局部满意度时,属性坐标系中会出现同心圆效应,即在标准方案周围同一圆周上的大量样本方案局部满意度是相同的.它使计算结果过于粗糙,不符合评估决策的要求,为此,提出了一种改进同心圆效应的方法.     

基于时序的不同事物同属性的关联规则挖掘

基于时序的关联规则挖掘算法的研究一直都是人们关注的课题,提出了一种基于时序逻辑的不同事物同属性的关联规则挖掘。传统的关联规则主要是揭示了多个事物的同一属性在相同的时间点上的相互关联性,这样的关联规则的项与项之间没有体现时间上的差别,也就无法对时间序列的发展趋势进行预测。实验表明这种方法对于不同事物同属性预测具有现实意义。     

决策树ID3算法研究及其改进

以ID3算法为基础,提出了改进决策树ID3算法的一种新方法,而该方法建立的决策树与ID3建立的决策树在结点属性选择上具有一致性,因而建立的决策树是相同的,但效率是高的.     

基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类

针对行人属性分类受行人属性不均衡影响的问题,提出了一种基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类方法.首先调整现有的卷积神经网络结构,通过融合正反通道激活模块的使用,使模型能够感知更加详细的行人属性;其次引入属性不均衡损失函数,根据属性的不均衡比例自适应更新网络权重,利用误差的反向传播对少类属性增加其权值,提升模型对少类属性的敏感;最后在PETA数据集上,对54个属性进行了分类试验.结果表明:相比MLCNN等方法,新方法在36分类任务上取得了提升;在平均准确度、平均召回率和平均AUC上,分别提升2.13%,2.38%和1.19%.     

基于贝叶斯概率树的机会社会网络转发节点选择方法

选择合适的节点并将消息迅速转发到目标节点是机会社会网络关键问题之一。现有研究的不足主要是未充分考虑节点的社会属性以及节点的动态性。本文提出了一种基于贝叶斯概率树的转发节点选择(Bayesian Probabilistic Tree Forward Node Selection,BFANS)方法。根据节点具有的社会属性及相遇概率划分社区;社区内利用节点相遇概率值构建贝叶斯概率树;分别采用社区内和社区间两种方式进行消息的转发。实验表明,该方法在消息投递成功率上得到提高,并且降低消息的平均时延及路由开销比率。     

类比推理在数学中的应用

类比推理是以两个对象具有相同或相似的属性,其中一个对象还有另外的某些属性作为前提推出另一个对象也有这些相同或类似属性的思维形式－例如代数中根据分式与分数都具有分子、分母这个相同的形式－推出分式可以如同分数一样进行化简和运算,又如多项式的整除性和自然数的整除性相类比,立体几何中面与面关系同平面几何中线与线关系相类比等－下面着重通过立体几何概念,谈谈类比推理在数学教学中的应用过程及注意事项－１　把平面几何的结论类推到空间立体几何中相当一部分结论,是在平面几何知识的基础上经过类比和推广形成的－如平面几…     

区间集概念格属性约简的组成与结构

区间集是解决部分已知概念、近似不可定义或复杂概念的研究工具。概念格是机器学习、数据挖掘、知识发现和信息检索等领域的一种很有效的数据分析工具。区间集概念格是这两种方法的结合,是对于部分已知概念或不可定义概念信息系统进行机器学习、数据挖掘、知识发现和信息检索的一种有效的数据分析工具。区间集属性约简是揭示区间集概念格本质特征的一种方法。本文揭示了区间集属性约简的组成与结构:两个区间集相对必要属性不能在同一个区间集属性约简中出现;区间集约简与任何一个区间集相对必要属性等价类的交都不空;核心属性和每个区间集相对必要属性等价类中取一个属性组成的集合一定是区间集属性约简。