本项目主要研究神经网络与逻辑推理之间关系,研究内容为:推理的网络与神经网络的知识表示之间可转换性和两者在相同网络的前提下,推理结果结论与计算结论的“较性问题。上述二问题的研究简称为等价性研究,发现了:(1)在一定条件下,可使用数据释例集训练神经网络推理的最终网络,可以作为推理网络,用它可抽取规则集,构造知识库;(2)用多层感知器和循环型神经网络逻辑宜于表示逻辑推理系统。上述结果为建立一种阮有快速学习与形象思维能力,X具有逻辑推理的记忆能力的神经逻辑网络模型、为不确定知频的自动获取、为推理规则的自动生成等研究提供了理论基础。
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数据更新时间:2023-05-31
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