逻辑推理的规则
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逻辑推理的规则范文第1篇
关键词 三段论推理，心理逻辑，心理模型，知识和试题双重结构模型。
分类号 B842.5
1 问题的提出
目前，西方推理心理学的研究者们对人类在推理过程中是如何进行心理加工的这一问题提出了众多的理论模型，其中最有代表性的是以下2种在“人类推理是否合乎逻辑”问题上相互对立的理论：
一是由Braine等人提出的“心理逻辑”（mental-logic）理论，该理论强调人类推理加工的逻辑性质，其主要观点是，认为人类推理过程包括以下3个组成部分：（1）一组推理图式；（2）一种以图式为工具进行推理的推理程序；（3）一组独立激活的实用原理，它们影响对表面结构的解释，并且能暗示或抑制某种推断和推理策略[1]。
二是由Johnson-Laird提出的“心理模型”(mental model)理论，该理论把推理者的推理错误归之为受非逻辑加工因素的影响所致，认为人类在进行推理活动时，整个过程可分为理解、描述和有效性检验3个不同的阶段；推理者在进行推理时其结果的正确性如何依赖于由推理前提所能建构的心理模型的数量：能建构的心理模型越多，推理者越难得出正确结论[2]。
总之，西方心理学家的非逻辑理论认为，人们进行推理时完全不理会形式的法则，只是在其他因素影响下完成推理行为；而逻辑理论则认为，人们进行推理时是会考虑形式逻辑的法则的，只是在某些因素影响下会使推理者选择不合形式逻辑法则的结论。
胡竹菁对现有的西方演绎推理心理学研究进行剖析后曾指出，虽然“心理逻辑”和“心理模型”在推理加工的逻辑非逻辑问题上是两种对立的理论模型，但它们的共同缺点之一是“未能注意到试题的结构与推理者知识结构的相互关系，因此对于被试的推理结果只按形式逻辑规则来判定其正误，而未能考虑到被试在进行结论正确性的决策时的心理活动过程”[3]。例如，对于表3中的一个三段论推理题的前提组合“所有的植物都是生物，所有的松树都是植物”，另一个三段论推理题的前提组合 “所有的大夫都是教师，所有的运动员都是大夫”，根据形式逻辑的观点，上述2题在推理形式上都属于第一格的AA式，也就是说，它们具有下列共同的逻辑形式：“所有的M都是P，所有的S都是M”，因此，都能推出有效结论“所以，所有的S都是P”，即第一组前提能推出有效结论“所有的松树都是生物”，第二组前提能推出有效结论“所有的运动员都是大夫”。也就是说，根据形式逻辑法则，上述2题都是有效的推理。在西方现有的研究中，如果被试认为例题2的推理结论是错的，则几乎所有的研究者都根据这种结论违反了形式逻辑法则而认为他作了错误的推理。
我们认为，这样的看法对于推理者来说是不公平的，因为虽然试题1和试题2在形式逻辑意义上具有相同的逻辑形式结构，但这2题在推理内容的构成方面是不同的：试题1是由内容正确的前提组成，试题2则是由内容不正确的前提组成。因此，如果大学生被试对试题2进行推理时，对推理结论正确与否的回答是“正确”，我们不能由此认为这些大学生被试不知道“运动员不一定是大夫”的道理，他们所以会作出这样的回答是因为根据形式逻辑法则，这种推理结论是有效的；而如果大学生被试对试题2进行推理时，对推理结论正确与否的回答是“错误”，虽然这种回答不符合形式逻辑法则，但我们也不能由此就认为这些大学生被试不知道“所有的M都是P，所有的S都是M，所以，所有的S都是P”是正确的逻辑推理形式。他们之所以会这样回答是因为推理题的内容是错误的。总之，人们在进行逻辑推理时，所面对的推理题是有一定的结构的，他们进行推理时所依据的推理知识只不过是试题结构在人脑中的反映而已，所以，这些推理知识也是有结构的。由此，我们在探讨人类推理的心理加工过程时，也就应该分析推理加工与试题结构和知识结构的相互关系。而西方三段论推理心理学研究的缺陷之一就是未能看到试题结构和知识结构之间的相互关系。
为解决这些问题，胡竹菁提出了一个有关人类演绎推理的新的理论模型，即“知识和试题双重结构模型”[3]，其基本观点是：
（1）人的推理行为（B(r)）是推理试题结构（含形式结构IS(form)和内容结构IS(content)）和推理者所掌握的推理知识结构（含形式知识结构KS(form)和内容知识结构KS(content)）的函数，用公式表示即：B(r)=f(IS(form)、IS(content)，KS(form)、KS(content))。
（2）可以用“理性推理”和“逻辑推理”2个维度来衡量推理者进行推理时所依据的知识：前一个维度是反映推理者对推理所要求的知识掌握了多少，反映的是处于不同知识水平的推理者所进行的推理加工行为，推理者掌握较多推理知识时所进行的推理加工属于理性加工，推理者掌握较少推理知识时所进行的推理加工属于非理性加工；后一个维度是反映推理者所掌握的推理知识中有关“推理形式”和“推理内容”之间的比例，反映的是推理者对这2种知识所掌握的比例不同的推理者所进行的推理加工行为，推理者掌握“推理形式”方面的知识比“推理内容”方面的知识更多时所进行的推理加工属于逻辑加工，推理者掌握“推理形式”方面的知识比“推理内容”方面的知识更少时所进行的推理加工属于非逻辑加工。简言之，推理者在一定推理知识指导下所进行的推理行为称之为“理性推理”； 推理者在没有任何推理知识指导下所进行的推理行为称之为“非理性推理”。当推理者主要是依据形式逻辑知识来选择推理结论时，他所进行的推理加工可称为逻辑加工，反之，如果推理者是根据对“推理内容”知识的掌握来进行推理结论的选择时，则他所进行的推理加工称为非逻辑加工。
胡竹菁等曾对三段论推理过程中被试在进行结论正确性的判定时是否存在“形式标准”和“内容标准”这两种判定标准问题作了实验论证[4]。但有人对此提出了不同看法，认为“当被试‘知道某一前提有错，也知道三段论推理题在形式上是正确的时候’是否一定如作者所说会因‘两种评判标准’的矛盾而产生心理上的冲突呢？可以设想，具有相当文化水准和科学训练的大学生不至于连前提有误而‘形式正确’的三段论不能得出正确结论这样的常识也没有；把结论判为‘对’，恐怕绝大多数是由于既未发现前提中的内容错误（这一发现可以从逻辑上判定结论错误），也未发现结论本身的错误（这一发现可以从事实上直接判定结论错误）”[5]。
心理学的研究不能仅停留在“设想”上。为了进一步弄清大学生在知道“前提有误”的情况下进行推理时是否会选择不符合形式逻辑要求的结论，比较上述3种模型对被试答题结果的解释效果，进而进一步认识人类三段论推理的心理加工实质，我们设计并实施了这一实验。
2 实验方法
2．1 实验材料
包括“句子判断”、“纯形式三段论推理”和“含有内容的三段论推理”三部分组成。
“句子判断” 测验部分包括32道判断题。其内容就是“含内容的三段论推理”题中的前提所组成（如表3所示的一组前题为“所有的植物都是生物，所有的松树都是植物”，其中每个前提都构成一道句子判断题）。在这些判断题中，有些是大部分人熟悉的句子，有些则是人们不太熟悉的句子；此外，有些句子的内容是正确的，有些句子的内容则是错误的。这两个维度组合在一起就形成如下4种类型的句子判断题：熟悉正确（如“所有的松树都是植物”）、熟悉错误（如“所有的运动员都是大夫”）、不熟悉正确（如“所有的溴都是卤族元素”）、不熟悉错误（如“所有的甲烯都是烯烃”）。
被试在句子判断中的任务是对构成16道推理题前提的32个句子的正误作出判定。
“纯形式三段论推理”测验包括8道试题。其中，选择按Johnson-Laird的观点属于1个心理模型（如“所有的P都是M，所有的M都是S”）、2个心理模型（如“所有的B都是A，有些的B不是C”）和3个心理模型（如“所有的M都不是P，有些S是M”）的三段论各1种（上述3题的正确率依次为89%、51%和38%），用不同的英文字母对每种模型建构2道试题，另外，再建构2道在形式上推不出正确结论的三段论推理题。实验过程中这8道题按随机排列的顺序依次呈现。
“含内容的三段论推理”测验包括16道试题。其构成如表1所示。实验过程中第三部分的16道题也按随机排列的顺序依次呈现。每道试题之后都有9种不同的选项：其中，全称肯定、全称否定、特称肯定、特称否定的结论各2项（其中1项是以大前提非中项的概念为主项，另1项是以小前提非中项的概念为主项），第9个选项为“上述所有结论都不对”。
2.2 被试
江西师范大学随机抽取的大学生被试72名，所有被试均告知未学过形式逻辑学或辩证逻辑学。
2.3 实验程序
为了避免被试参考前面的试题，全部测验题都输入计算机。被试根据计算机提示的信息在键盘上操作解题。被试在句子测验中的任务是对句子内容是否正确作出判断。在解三段论推理题时的任务和要求是对所列出的九种推理结果作出自已的选择。所有被试均按“句子判断、纯形式三段论推理题、含内容的三段论推理题”的顺序在答卷纸上根据显示器上出现的题目按要求作出自己的选择。
3 结果分析与讨论
3.1 纯形式三段论推理结果分析
被试在不同心理模型的两道纯形式三段论推理中按形式逻辑的要求都作出正确选择的人数统计如表2所示。
前面已指出，我们在3种模型中所选出的试题类型在Johnson-Laird（1991）实验中的正确率分别为89%、51%和38%。由上表结果可知，我们的实验结果除2个模型的正确率与Johnson-Laird的结果有比较大的差异外，另外2种模型的结果与Johnson-Laird的正确率相近。
我们的研究目的是想了解既掌握了推理形式又知道前提内容的正误的被试会怎样进行推理。由于掌握2个或3个模型推理形式的被试太少，下面的分析将主要集中在56位已经掌握一个模型的形式逻辑推理的被试答题结果上。
3.2 一个模型不同内容的句子判断结果分析
被试在1个模型不同内容的三段论推理题掌握2个前提的人数统计有如表3所示。
表3中的数据表明，已掌握1个模型的三段论推理题的56位被试在对本实验中所列出的不同的推理题的内容的知识结构是不一样的。表中“合计”一栏的含义是指在2个前提上都作出正确判定的人数，括号中的数值是指该人数值在56个正确掌握1个模型推理题的人群中的百分数。总的来说，被试在句子判断测验中的结果分析显示，他们对生活中熟悉内容的掌握比生活中不熟悉内容的掌握要更好。
3.3 一个模型含内容的三段论推理结果分析
既掌握了1个模型的三段论推理形式，又知道2个前提的正误的被试正确进行三段论推理的人数统计如表4所示。
表4的结果表明，虽然有56位被试对本实验中所列出的一个模型的形式逻辑推理规则基本掌握，但被试在不同内容结构推理题中的正确答题人数还是有很大差异的：对熟悉的正确内容构成的三段论推理题正确作答人数高达84.6%，而对熟悉的错误内容构成的三段论推理题按形式逻辑规则要求正确作答人数则只有48.1%，在其他27名正确判定2个前提的正误的被试中，有18名被试作了“上述结论都不对”的选择，这在27名按形式逻辑规则未能选择正确答案的被试中占67%的比例，在52名既掌握形式逻辑规则又知道两个前提的内容是错误的被试中占37%的比例；对不熟悉的内容构成的三段论推理题无论其内容是否正确，按形式逻辑规则要求正确作答人数都比较低。
4 讨论
4.1 Braine等人提出的“心理逻辑”（mental-logic）理论认为人类进行逻辑推理时是按形式逻辑的规则进行推理的。从表4所列的结果可以看出，当人们对既知道形式逻辑规则又知道前提内容是正确时，确实有超过84%的人按形式逻辑规则进行并正确地选择答案；但表4的结果也表明，即使是在纯形式推理题中能按形式逻辑推理要求正确判定推理结论的被试在对熟悉的错误内容所构成的三段论推理题进行推理时也有一半左右的被试不再按形式逻辑规则来选择推理结果。
4.2 表2的数据表明，被试在对由纯形式符号所构成的形式逻辑题进行推理时，不同模型数量的正确率确实有差异，被试在一个模型推理题上的正确率比多模型的正确率更高。但心理模型不能解释表4所列的被试对同一模型不同内容所构成的三段论进行推理时得到的结果，已掌握形式逻辑推理规则的56位在对由不熟悉内容所构成的1个模型的三段论推理结果的平均正确率只有20%左右，与他们在多模型三段论推理中得到的结果相似。
4.3 本实验结果再次证实，当既掌握形式逻辑推理规则又知道推理题中前提有误的人在推理过程中要从已知推出未知时，确实存在“推理形式”和“推理内容”两种判定标准。这两种标准是人类推理知识的构成部分，而推理知识也就是人们对于推理试题的形式和内容的反映。当被试用这两种推理标准来对其结构在形式上是对的但在内容上是错误的推理题进行推理时，“形式标准”要求他们按推理规则选择“所有的…是…”的答案，而“内容标准”则要求他们选择“上述所有答案都不对”的答案，结果，只有近一半的被试作出了符合形式逻辑规则要求的推理，有37%的被试则按内容标准选择了“上述所有答案都不对”的答案。这一结果再次表明，由胡竹菁提出的“试题与知识双重结构模型”能较好地说明人类进行三段论推理时的内容心理加工过程。
参 考 文 献
1 Braine M D, O′brien D P. Mental Logic. Lawrence Erlbaum Associates, Publishers, 1998, 1～6
2 Johnson-Laird P N, Byrne R M. Deduction. Lawrence Erlbaum Associates, Publishers, 1991, 35～36
3 胡竹菁. 演绎推理的心理学研究. 北京: 人民教育出版社, 2000, 229～243
4 胡竹菁, 张厚粲. 论三段论推理过程中结论正确性的两种判定标准. 心理学报, 1996. 28(1): 58～63
5 邓立平. 对“论三段论推理结论正确性的两种判定标准”的几点评议. 心理学报, 1999. 31(1): 118～120
FURTHER CONSIDERATION ON THE DUAL-CRITERIA
FOR CORRECT REASONING
Hu Zhujing, Zhu Liping
(Educational School of Jiangxi Normal University, Nanchang 330027)
Abstract
逻辑推理的规则范文第2篇
一、针对年龄特点，发散学生思维
由于小学生的年龄较小，尚未形成对理论的完整认识，跳跃性思维比较活跃，这并不利于培养学生的逻辑推理思维。然而，我们不能为了培养逻辑推理能力而泯灭小学生的跳跃性思维及创新思维。因此，教师应针对小学生不同年龄段的特点采取不同的教学方法，以此来发散学生的思维，逐渐形成逻辑推理思维。
1.对低年级（1―3年级）的学生而言
低年级的学生头脑中尚未形成数学的概念，对较复杂的知识也很难把握，因此，针对这个年龄段的学生，要从简单的判断推理入手来初步渗透逻辑推理。具体来讲，刚开始时要教会学生认识简单的数学符号或事物，并且明白每一个符号所代表的含义，在学生的头脑中形成初步的印象和一定的判断标准。随后可以将这些符号或事物混在一起要求学生辨别并比较，或者提供一组有规律的符号要求学生寻找规律，这就初步达到了逻辑推理的效果。
例如青岛版小学数学二年级课程中有“比较大小”的内容，学生在一年级已经了解了数的概念，在二年级通过比较数的大小来进一步了解数的特征，教师通过粉笔、玻璃球等方法来引导学生掌握比较大小的方法，对培养学生的判断力很有帮助。而且，适当设置找规律的题型，这更能锻炼学生的逻辑推理能力，例如给出一组数字1，3，5，7……让学生寻找规律。
2.对高年级（4―6年级）的学生而言
高年级学生逻辑推理能力的培养需要加大难度，在学生掌握规律的基础上提高归纳和演绎的能力。这要求学生在掌握基础知识的基础上能够灵活运用知识，将复杂的问题通过归纳整理转化成简单的问题。例如青岛版小学数学五年级课程中涉及分数的概念，在掌握分数的基本运算法则后，学生要有意识地探索分数的四则运算，并会应用到整数的运算上，这对学生来说是一个归纳总结、提升的过程。当学生掌握了分数的四则运算后会发现，不论是哪种四则运算都有一套固定的规则，只是针对数的不同罢了，因此，就可以通过整数的四则运算规律进而类推到小数或分数，这样就提高了学生知识迁移的能力，起到了发散思维的作用，同时对逻辑推理能力的训练也很有帮助。
二、抓住练习机会，引导归纳总结
数学的学科特点就是要求学生在掌握概念之后，要通过大量的练习来进一步巩固，每一次对知识的巩固与练习都会有不同程度的提高与感悟，正所谓“温故知新”，所以，要想培养学生的逻辑推理能力，就一定要抓住练习的机会，通过练习进行归纳和总结，从而找到规律，提高逻辑推理能力。数学的练部分是习题练习，不过还有一部分是操作练习，也就是将数学问题应用到生活中，在应用中找到知识的规律。
1.抓住日常练习
学生的日常习题练习是对当日所讲知识的巩固与回顾，目的是要学生牢记知识要点。但是，如果学生在练习中仅是掌握了部分的知识点，对整个学科的提升不会有太大的帮助。作为教师要引导学生在练习中对知识进行归纳总结，跳出答题的范畴，客观、全面地分析知识点，从整体上全面把握问题，梳理知识点，引导学生意识到知识点的应用范围，这就达到了逻辑推理的目的。此外，适当提高习题的难度也有利于激发学生的发散思维，深入理解知识要点。
例如青岛版小学数学五年级会引入图像的平移、旋转的知识，教师在讲授时使学生明白图像平移、旋转的规律以及图形的变换方法。通过习题让学生学会判别图形的变换方式，通过大量的练习我们会发现，对图像的变换这一知识点的考查，无非是考查图线是否变换，属于哪种变换，变换的方法以及二者的区别。因此，学生在练习时要善于总结题型及知识点的考查方式，这样才能在今后的练习中很快找到方法。
2.练习生活实际
除习题外，学生日常生活中应用数学知识解决生活问题是另一种练习的方法，这种方法更能检验学生的逻辑推理能力。教师要引导学生善于从生活中的数学问题归纳总结，一方面能将所学知识应用到生活中，另一方面帮助学生提升逻辑推理能力。例如学生在出游时会遇到路程与时间的问题，可以根据所学知识，即“时间×速度=路程”的公式解决，这对学生的知识水平是巩固也是提高。
三、重视探究过程，突出学生主体
数学教学不适宜用传统的“灌输式”的教学方法，这样会给学生带来压力，不利于学生对知识的理解，无法激发探究兴趣，进而阻碍逻辑推理思维的训练。逻辑推理思维建立在学生自主学习的基础上，只有对知识点有兴趣，才能进一步研究，然后逐步归纳出规律。因此，教师在教学过程中要注重探究知识的过程，以学生为主体，让他们自己探究，对知识的探究主要从问题设置及动手实践两个方面来进行。
1.设置问题
教师设置的问题非常重要，简单的问题达不到教学的效果，难的问题又会打消学生的积极性，所以教师要有层次、有重点地设置问题，逐渐加大难度，激发学生的探究欲望。设置的问题要涉及所学知识，尤其是和重难点相联系，确保每一个问题都有存在的价值。
例如在学习分数时，首先引入分数的概念，由于学生对整数已经非常了解，那么就要引导学生思考整数与分数的不同。随后，教师要通过生活中的案例引出分数在生活中的作用，让学生们认识到分数的意义。接下来，教师要引导学生了解分数的性质，可以通过分析错误案例的方法要求学生结合实际进行讨论，逐步掌握分数的所有特征。在接下来的分数四则运算中，也可用同样的方式，学生的学习积极性会大大提高，而这一过程中的归纳推理也是逻辑推理能力的提升过程。
2.动手实践
除了教师设置问题引导探究外，学生动手实践探究知识点也是一种探究方式，这种方式能给学生带来成就感，认识到自身的价值，彰显学生的主体作用。例如学习图形时，学生可以制作不同的图形模型，来探究每一种图形的轴对称情况以及对称轴的条数、总结图形平移和旋转的规律等。通过实际的操作方法来探究总结知识要比直接传授更容易理解与识记，学生在探究的过程中也能够提升逻辑推理能力，从而指导他们的进一步探究。
四、加强实践教学，提高学生兴趣
数学的学科特点决定了其传统的教学策略与实践相分离，然而，每一个数学问题都和实际生活密切相关，因此，教师要尽可能多地增加实践教学。实践教学能够将枯燥的数字和公式应用到实践中，让学生感受到学习的乐趣，从而提高学习的积极性。同时，实践教学的过程也有利于学生思维的发展，容易帮助学生形成逻辑推理思维。实践教学一般包括情景教学和实操教学两种方式。
1.情景教学
情景教学模式在各学科教学中都很受欢迎，对提高教学质量很有帮助。教师可以根据小学生爱玩的特点，设置生动有趣的情景，将知识分解，采用竞赛、展演等方式提高学生的参与热情，在此过程中将知识点层层剖析，激发学生的求知欲，让学生切身感受到数学的存在价值，在集中学生注意力的同时也锻炼了思维。
例如青岛版小学数学三年级有关统计和概率的知识，这一章节较适合采用情景教学的方式，教师可以布置任务，让学生对学校的所有教职工和学生数量进行统计，并制成统计图或统计表。除此之外，教师还可根据某一次考试成绩进行统计与分析，将知识应用到实际中，会进一步深化学生对知识的理解，也有利于学生在情景实践中找到知识的规律，寻找规律的过程正是训练逻辑推理能力的过程。
2.实操教学
实操教学法注重教师与学生的双向互动和共同参与，教师的授课不是简单的理论传授，还要附加一些教学工具和教学实验，目的是让学生在生动有趣的氛围中更加清楚地理解知识，进而归纳总结知识，锻炼逻辑推理能力。例如在学习空间与图形时，教师应用一些图形模型向学生演示图形面积的计算方法及各种图形的轴对称情况，展示的过程不仅是在传授知识，也在提高学习兴趣，而之后的思考过程更是在锻炼思维能力。
逻辑推理的规则范文第3篇
舰载无线通信设备通用测试诊断专家系统体系结构。被测无线通信设备通过射频检测线缆连通系统中的接口模块后，测试诊断管理模块依据系统提供的来自专家数据库的典型故障特征程序集所需的待测信息项，通过射频矩阵切换单元控制接口电路，选通测试诊断模块中的虚拟测试仪表，采集被测设备当前状态的信息数据，并将测试结果传输到测试诊断管理模块，与专家数据库提供的典型故障特征进行比对和逻辑推理，根据特征相似度锁定故障类型或故障范围，从而实现对故障进行诊断和定位的功能。逻辑推理方法是专家系统设计的关键，该系统的逻辑推理采用基于规则的精确推理和模糊推理相结合的方法设计。基于规则的精确推理主要是把专家数据库中与无线通信设备性能指标和故障案例有关的专家知识进行形式化描述，形成系统规则数据库，运用相关算法进行故障诊断和推理。基于模糊的推理规则是根据对关键信号参数的测试，推测计算出故障隶属度数值。首先通过研究被诊断设备，确定故障征兆和故障原因，并对其采用适当的方法进行模糊化和反模糊化处理，即确定隶属函数的表示形式;其次是根据事前的归纳和搜索或通过该领域的专家，总结出故障征兆和故障原因之间的逻辑关系，并建立模糊规则库;最后是采用模糊推理方法建立模糊推理机，以完成根据故障征兆进行模糊诊断推理的全过程。
2系统硬件设计
专家系统硬件包括嵌入式控制核心模块、测量切换矩阵模块、标准接口模块、总线控制模块、数控电源和电源管理模块、人机界面模块，以及由测试仪器设备构成的测量模块和连接被测无线通信设备的通用射频测试电缆等组成。嵌入式控制核心模块是系统的主控单元，以ARMMICRO2440A核心板为基础，嵌入了WINCE操作系统，并基于LabView开发了系统主控软件，实现对整个系统的控制与管理。测量切换矩阵模块以TMS320F28335数字信号处理器为核心，通过GPIB/VIX总线控制各种虚拟测试仪器，对采集到的信号数据进行运算和解析，并将解析后的数据上传给主控单元进行对比分析。标准接口模块提供LAN、USB、串行、GPIB、VXI等多种接口，通过切换矩阵来控制其中的射频同轴开关、可调衰减器、功率探测器和滤波放大器等接口电路。测量模块包含综合测试仪、矢量分析仪、频谱分析仪等测试仪表，用于采集所需的信号数据。总线控制模块通过RS232和1394接口实现主控单元对系统各部件的控制。数控电源和电源管理模块对系统供电进行智能化控制和管理。人机界面模块通过LCD屏实现专家对系统的操作和人机交互。
3系统软件设计
系统软件设计运用VC/VC++高级语言和NI公司的LabView，开发了故障测试诊断程序集、故障诊断专家知识库与设备信息数据库，以及仪器驱动程序集等软件系统。
3．1故障测试诊断程序集
测试诊断程序集软件由设备整机测试软件和单板测试诊断软件组成。整机测试程序根据诊断数据库提供的信息以树型方式显示功能检测项，当用户选择测试项后，系统依据测试诊断数据库中定义的测试流程完成测试并将测量结果和诊断数据库中的有关数据相比较，从而确定待测设备是否存在故障。单板诊断程序内部包括单板的各种信息注册表，该表将单板具有的所有特征信息组织在一起，可以直观显示单板中各元器件的型号参数等信息，在故障诊断过程中能以文字和图像突出显示的方式指导操作人员进行测试探头或夹具的定位，并能对故障诊断结论中的失效元件在实物图像上闪烁显示，使测试操作生动直观，诊断结果一目了然。
3．2故障诊断专家知识库与设备信息数据库
故障诊断专家知识库包括与整个诊断软件运行相关的专家诊断数据信息(如通信设备故障判别准则信息、检测参数指标、失效判据信息、检测部位－失效类型－失效判据－检测方法逻辑对照信息、故障预测结果、故障预测报告、历史维护记录、系统预设信息、代码信息等)，全面反映通信设备及各板件的累计使用情况、历次维修情况、当前健康状况、损伤残留及待查隐患、任务能力评估以及预定的维修安排等，用来支持推理机根据检测数据对通信系统、子系统和设备板卡当前检测状况的变化做出正确的认定。设备信息数据库包括实时数据库和关系数据库，实时数据库用来装载来自接口适配器的实时检测数据，关系数据库用来装载通信装备整机及单板的型号、厂家、出厂日期、性能指标等基本属性信息表。
3．3仪器驱动程序
VXI总线即插即用(VPP，VXIplug＆play)仪器驱动程序规范规定了仪器驱动程序开发者编写驱动程序的规范与要求，侧重于仪器的互操作性，可使得多个厂家仪器驱动程序共同使用，增强了系统级的开放性、兼容性和互换性。VPP规范提出了两个基本机构模型，第一个模型是仪器驱动程序的外部接口模型，它表示仪器驱动程序如何与外部软件系统接口，外部接口模型包括函数体、交互式开发接口、程序开发接口、VISAI/O接口和子程序接口，第二个模型是内部设计模型，它定义了仪器驱动程序函数体的内部结构，使用一些部件函数共同实现完整的测试和测量操作。
4主要技术指标
1)测试频率范围:1～500MHz。2)测试功能:频谱分析、频率/功率测量、信号激励、时域波形分析、基本电参量测量、音频信号分析、通信误码测试。3)测试速率:不小于50Mb/s。4)系统支持:VXI、PXI和LXI总线技术。5)系统软件:LabView、VisualC++。6)支持通信接口类型:GPIB接口、标准并口、RS232串口、LAN口、1394接口。7)电源及功耗:AC220V±10%、功耗不小于2kW。8)环境适应性:工作温度:－10～50℃，存储温度:－25～70℃。
5主要功能
5．1自治测试功能
系统提供序列化自动测试功能。以收信机为例，待测设备加电后，即可通过数据采集模块采集必要的数据，如电压、阻抗、频率甚至波形信号等，经过信号分析模块通过对测量的各种数据进行分析和处理完成对整机的诊断，如果整机诊断结果显示有故障，故障诊断模块会该将故障定位到某个板件，并在显示设备中显示相关结果，指导下一步的单板检测操作。单板检测需要将设备中板件卸下，插入系统的接口模块，通过宽带可控信号源模块产生板件检测所需要的电源、高频信号、逻辑信号等相关工作数据，并传送给板件，在故障诊断模块的控制下进行故障的分析诊断，可将故障定位到某级电路，甚至元器件，并通过显示设备显示测试诊断结果。
5．2故障诊断功能
系统通过不断的采集被测试设备的信息获得检测信号，通过信号处理得到设备特征信息，并与故障诊断专家知识库中的设备允许参数进行对比和一系列逻辑推理，快速找到最终故障或最有可能的故障位置，然后由用户来证实并形成诊断决策，最后建立维修方案并对设备进行维护和维修。
6结语
逻辑推理的规则范文第4篇
一、知识结构、逻辑推理及相互间的关系。
在小学数学教学中,构建良好的数学知识结构是培养发展学生逻辑思维能力的一个重要途径。乌辛斯基早就指出:“所谓智力发展不是别的,只是很好组织起来的知识体系。”而知识体系因为其内在的逻辑结构而获得逻辑意义。数学中基本的概念、性质、法则、公式等都是遵循科学的逻辑性构成的。
“数学作为一种演绎系统,它的重要特点是,除了它的基本概念以外,其余一切概念都是通过定义引入的。”这种演绎系统一方面使得数学内容以逻辑意义相关联。另一方面从知识结构所蕴含的逻辑思维形式中得到的研究方法(如逻辑推理等),再去获取更多的知识。如学习“能同时被2、5整除的数的特征”时,我们是通过演绎推理得到的:
所有能被2整除的数的末尾是0、2、4、6、8;所有能被5整除的数的末尾是0、5;因此,能同时被2、5整除的数的末尾是0。
数学中的这种推理形式一旦被学生所熟识,他们又会运用它在已有知识的基础上作出新的判断和推理。
学生知识的习得和构建,主要依赖认知结构中原有的适当观念,去影响和促进新的理解、掌握,沟通新上知识的互相联系,形成新的认知结构系统,这是数学知识学习过程中的同化现象。它包含三方面的内容:一是新旧知识建立下位联系;二是新旧知识建立上位联系;三是新旧知识建立联合意义。这三方面与逻辑结构中的三类推理恰好建立相应的联系。推理,是从一个或几个已知的判断得出新的判断的过程。通常有:演绎推理(从一般性的前提推出特殊性结论的推理);归纳推理(从特殊的前提推出一般结论的推理);类比推理(从特殊的前提推出特殊结论的推理或从一般前提推出一般结论的推理)。如:教学“循环小数”时,先在黑板上出示算式1.2÷0.3=4、1÷2=0.5、4.8÷4=1.2、0.666÷2=0.333;1÷3=0.333……、70.7÷33=2.14242……、299÷37=8.081081……等。观察各式的商学生们直观认识到:小数有有限小数、无限小数之分。进而从一组无限小数中,发现了循环小数的本质属性,得到了循环小数的定义。由两个或几个单称判断10.333…的数字3依次不断地重复出现,2.14242…的数字42依次不断重复出现等,得出一个新的全称判断(循环小数的定义)是归纳推理的一种方法。
在教学的过程中,教师结合教学内容,有意识地把逻辑规律引入教学,注意示范、点拨,显然是有利于发展学生的逻辑思维能力。
二、逻辑推理在教与学过程中的应用。
1.如果原有的认知结构观念极其抽象,概括性和包容性高于新知识,新旧知识建立下位联系、新知识从属于旧知识时,那么宜适当运用演绎推理的规则,由一般性的前提推出特殊性的结论。
“演绎的实质就是认为每一特殊(具体)情况应当看作一般情况的特例”。为了得以关于某一对象的具体知识,先要找出这一对象的类(最近的类概念),再将这一对象的类的属性应用于哪个对象。如:运用乘法分配律简便运算时,学生必须以清晰、稳固的乘法分配律知识为基础,才能得出:999×999+999=999×(999+1)=999000这里999×999+999=999×(999+1)是根据一般性判断a×c+b×c=(a+b)×c推出的。当学生理解这种推理的顺序,且懂得要使演绎推理正确,首先要前提正确,并学会使用这样的语言:只有两个约数(1和它本身)的数是质数;101只有两个约数;101是质数。
那么,符合形式逻辑的演绎法则就初步被学生所掌握。
在知识层面中,这种类属过程的多次进行,就导致知识不断产生新的层次,其逻辑结构就越加严密,新的知识也就会不断分化和精确化,就可以逐渐演绎出新的类属性的具体知识。教学中正确把握这种结构,用演绎推理的手段组织学习过程,不但能培养学生的思考方法,理解内容的逻辑结构,还能提高学生的模式辨认能力,缩短推理过程,快速找到解题途径。
在新旧知识建立下位联系时,整个类属过程可分化为两种情况。
(1)当新知识从属于旧知识时,新知识只是旧知识的派生物。可以从原有认识结构中直接推衍。新知识可以直接纳入原有的认知结构中。
如学生已学过两位数的笔算,清晰而稳固地掌握了加法的计算法则,现在要学三、四位数的加法,只要让学生思考并回忆两位数加法计算的表象结构,适当地点拨一下三、四位数加法与两位数加法有相同的笔算法则,学生就能顺利解决新课题。新知识很快被旧知识同化,并使原有笔算法则得到充实新的知识获得意义。虽然这些知识的外延得到扩大,但内涵不变。
教学中,掌握这些知识的内涵的逻辑结构,就会有一个清晰的教学思路,就会自觉地运用演绎推理的手段,与学生一起愉快地顺利地进行下位学习。就不会在讲三、四位数加法时,着眼于竭力以三、四位数加法为例证,说明加法的计算法则。
(2)新知识类属于原有较高概括性的观念中,但不能从原有上位观念中直接派生出来,而需要对原有知识作部分的改组,才能同化新知识。新知识纳入原有知识后,原有知识得到扩展、加深、限制、修饰和精确化。新旧知识之间处于相关类属。这时,运用演绎推理之前,先要对原有知识作部分改组,请出一个“组织者”,再步步演绎。(为新知识生长提供观念上的“固定点”,增加新旧知识间的可辨性,充当新旧知识联系的“认知桥梁”,奥苏伯尔称它为“先行组织者”简称“组织者”。)
如学生已掌握了长方形面积计算公式:S=ab,现在要学习正方形的面积计算公式,这就要对长方形进行改组,把它的长改成与宽相等(a=b),于是“正方形面积计算”可被“长方形面积计算”同化,当a=b时,S=ab=a·a=a[2,]。又如教圆面积之前,向学生演示或让学生动手操作,把圆适当分割后拼成近似长方形,由长方形面积公式导出圆面积计算公式。其间以直代曲,是由旧知识导向新知识的认知桥梁,是由演绎推理构建新知识时,找到的观念上固定点。找到固定点后圆面积的计算被长方形面积同化,于是面积计算规则从直线封闭图形的计算,推广到曲线封闭图形的计算,扩展加深了对原有面积计算规则的认识内容,使有关面积计算的认识结构趋向精确化。
2.如果原有认识结构已形成几个观念,要在原有的观念上学习一个抽象、概括和包容性高于旧知识的新知识,即新旧知识建立上位联系时,那么适当运用归纳推理的规则,可由特殊的前提推出一般性的结论。当需要研究某一对象集时,先要研究各个对象(情况),从中找出整个对象集所具有的性质,这就是归纳推理。归纳推理的基础是观察和试验,是从具体的、特殊的情况过渡到一般情况(结论、推论)。
教材中关于概念的形成,运算法则和运算定律、性质得出,一般是通过归纳推理得到的。如分数的初步认识。在学习前,学生认知结构中已有了分数的某些具体经验,加上教材提供的和教师列举的生活实例和图形。如:一个苹果平均分成两份,每份是它的1/2,一根钢管平均截成三段,每段是它的1/3,一张纸平均分成4份,每份是这张纸的1/4……所有这些操作和演示都让学生认识到几分之一这个概念。随后,再认识几分之几。这种不完全的归纳推理,是在考察了问题的若干个具体特例后,从中找出的规律。(严格地说,由不完全归纳法推理得到的结论还需要论证,才能判定它的正确性。)
运用归纳推理传授知识时,要根据学生的实际经验,选取典型的特例,并能够通过典型特例的推理得出一般性的结论。又要用这个“一般结论”,去解决具体特例。在教与学的进程中,归纳和演绎不是孤立地出现的,它们紧密交织在一起。
3.如果新旧知识间既不产生从属关系,又不能产生上位关系,但是新知识同原有知识有某种吻合关系或类比关系,则新旧知识间可产生并列关系。那么可以运用类比推理。
教材中,商不变性质和分数基本性质,乘数是整数的乘法和乘数是分数的乘法等,学习这类与旧知识处于并列结合关系的新知识时,既不能以上位演绎推理到下位,又不能以下位归纳推理到上位,只能采用类比推理。如五年级学习“一辆卡车平均每小时行40千米,0.3小时行了多少千米?”时,学生还无法根据小数乘法的意义列出此题的解答等式。所以,教学中一般用整数乘法中的数量关系相类推。
逻辑推理的规则范文第5篇
1.1基于逻辑式的规则表示技术
变量和规则模型可以对对象的知识进行规则的表示。在对象领域内的各种参数建模中都需要用到变量，例如，在设计注塑模时，利用浇注系统对象能建立2两个变量，分别为浮点型分流道长度与字符串型形状。在传统知识的处理工具中，采用字符串方式进行规则匹配，只有当规则前件中字符串与事实库中表示事实的字符串相等时，才可表示规则匹配。但是在实际应用中，这种处理方式还存在一些问题，例如当计算中存在变量数值时，就无法采用字符串匹配的方式进行判断，也就无法得知该变量是否大于其他数值。由于对象中存在变量，因此需要从逻辑上对变量的取值进行判断，确定其是否符合规则要求，逻辑式的规则表示技术使规则匹配方法更加便捷。这种表示技术不仅使传统知识处理工具获得了有效的拓展，还在极大程度上满足了知识推理过程在运算时的多样性需求。基于逻辑式的规则表示技术的构建从真正的逻辑意义方面达到了专家判断能力的目标。
1.2基于广义表的函数计算语言
在工程设计领域中，需要运用到较多的理论与公式，简单的知识表示规则并不能满足工程设计中众多理论的描述需要。因此应建立基于广义表的函数计算语言，才能使知识建模阶段的理论与公式集成更加丰富。
2面向工程设计的知识推理方法
面向工程设计的知识推理方法能充分利用规则系统进行前向推理与反向推理：首先将工程设计中需要进行求解的子对象搜索出来，然后尽量将系统推理集中在每一个子对象中进行，大大缩小推理范围，当每一个子对象的推理全部完成之后，再综合总体工程的设计。基于对象的知识推理算法范围涉及较多，包括查找求解对象、查找与应用求解知识、合并推理中间与结论的事实等。工程设计知识求解的子对象名称与求解方法都集中于该算法的工程设计层次结构的根节点中，并且具体子对象中还包含了该领域中的设计知识与变量，这不仅能有利于知识推理对工程设计的目标进行定位，包括总体目标与分目标，还可以尽量避免由于相关子对象的繁多复杂造成在知识应用于求解过程中的组合爆炸问题。由此可见，基于对象的知识推理算法有着十分明显的良好效果，适用于工程设计领域中的层次结构。
3基于逻辑式的规则推理方法
在建立知识推理方法后应建立规则的推理方法，由于规则是基于逻辑式的表示方法，致使其与常规推理方法存在一定的差距。规则的推理方法中，变量计算是由逻辑推理、计算方式、询问方式的有效结合共同实现的，其中，计算方式是由广义表中的函数语言计算得出，这一变量与其他变量是息息相关的，存在一定的经验关系；询问方式主要是由用户输入后得出的变量值。基于逻辑式的规则推理过程中，针对规则前件中各节点进行计算；如有未解的变量，应采用前述方式来求解；如节点变量已求解，应根据操作符逻辑进行真实性计算；若规则推理方法中的前件部分通过了真实性检测，而不确定值超过阈值且规则匹配，应计算后件节点的不确定度，并将真实性验证数据保存到事实库中，作为其他规则推理的理论依据。反之，作为规则无法进行匹配处理。
4结束语
