本文選題：邏輯 + 歸納邏輯��； 參考：《西南民族學(xué)院學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)》2000年07期

【摘要】：現(xiàn)代歸納邏輯主要包括帕斯卡型歸納概率邏輯和非帕斯卡型歸納邏輯�；诿杜e歸納法的帕斯卡歸納概率邏輯的知識(shí)創(chuàng)新意義在于 :它在不斷增加確證事例的基礎(chǔ)上 ,說(shuō)明下一個(gè)事例出現(xiàn)的概率有多大。非帕斯卡歸納概率邏輯的知識(shí)創(chuàng)新意義在于 :證據(jù)支持不僅有形式的方面 ,而且有內(nèi)容方面 (信息量方面 ) ,因此 ,非帕斯卡概率邏輯中所談概率是相關(guān)信息度。這種概率更恰當(dāng)?shù)胤从沉酥R(shí)增長(zhǎng)的整個(gè)局面 ,具有重大的知識(shí)創(chuàng)新意義
[Abstract]:Modern inductive logic mainly includes Pascal inductive probability logic and non-Pascal inductive logic. The significance of knowledge innovation of Pascal inductive probability logic based on enumeration and induction is that it explains the probability of the next case on the basis of increasing the number of confirmed cases. The significance of knowledge innovation of non-Pascal inductive probabilistic logic lies in that evidence support has not only formal aspect but also content aspect (information content aspect). Therefore the probabilities in non-Pascal probabilistic logic are related information degree. This probability reflects the whole situation of knowledge growth more appropriately, and has great significance of knowledge innovation.
【作者單位】： 四川省商業(yè)學(xué)校!四川成都610070
【分類號(hào)】：B81

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1980372