邏輯推理的規則

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邏輯推理的規則范文第1篇

關鍵詞 三段論推理，心理邏輯，心理模型，知識和試題雙重結構模型。

分類號 B842.5

1 問題的提出

目前，西方推理心理學的研究者們對人類在推理過程中是如何進行心理加工的這一問題提出了眾多的理論模型，其中最有代表性的是以下2種在“人類推理是否合乎邏輯”問題上相互對立的理論：

一是由Braine等人提出的“心理邏輯”（mental-logic）理論，該理論強調人類推理加工的邏輯性質，其主要觀點是，認為人類推理過程包括以下3個組成部分：（1）一組推理圖式；（2）一種以圖式為工具進行推理的推理程序；（3）一組獨立激活的實用原理，它們影響對表面結構的解釋，并且能暗示或抑制某種推斷和推理策略[1]。

二是由Johnson-Laird提出的“心理模型”(mental model)理論，該理論把推理者的推理錯誤歸之為受非邏輯加工因素的影響所致，認為人類在進行推理活動時，整個過程可分為理解、描述和有效性檢驗3個不同的階段；推理者在進行推理時其結果的正確性如何依賴于由推理前提所能建構的心理模型的數量：能建構的心理模型越多，推理者越難得出正確結論[2]。

總之，西方心理學家的非邏輯理論認為，人們進行推理時完全不理會形式的法則，只是在其他因素影響下完成推理行為；而邏輯理論則認為，人們進行推理時是會考慮形式邏輯的法則的，只是在某些因素影響下會使推理者選擇不合形式邏輯法則的結論。

胡竹菁對現有的西方演繹推理心理學研究進行剖析后曾指出，雖然“心理邏輯”和“心理模型”在推理加工的邏輯非邏輯問題上是兩種對立的理論模型，但它們的共同缺點之一是“未能注意到試題的結構與推理者知識結構的相互關系，因此對于被試的推理結果只按形式邏輯規則來判定其正誤，而未能考慮到被試在進行結論正確性的決策時的心理活動過程”[3]。例如，對于表3中的一個三段論推理題的前提組合“所有的植物都是生物，所有的松樹都是植物”，另一個三段論推理題的前提組合 “所有的大夫都是教師，所有的運動員都是大夫”，根據形式邏輯的觀點，上述2題在推理形式上都屬于第一格的AA式，也就是說，它們具有下列共同的邏輯形式：“所有的M都是P，所有的S都是M”，因此，都能推出有效結論“所以，所有的S都是P”，即第一組前提能推出有效結論“所有的松樹都是生物”，第二組前提能推出有效結論“所有的運動員都是大夫”。也就是說，根據形式邏輯法則，上述2題都是有效的推理。在西方現有的研究中，如果被試認為例題2的推理結論是錯的，則幾乎所有的研究者都根據這種結論違反了形式邏輯法則而認為他作了錯誤的推理。

我們認為，這樣的看法對于推理者來說是不公平的，因為雖然試題1和試題2在形式邏輯意義上具有相同的邏輯形式結構，但這2題在推理內容的構成方面是不同的：試題1是由內容正確的前提組成，試題2則是由內容不正確的前提組成。因此，如果大學生被試對試題2進行推理時，對推理結論正確與否的回答是“正確”，我們不能由此認為這些大學生被試不知道“運動員不一定是大夫”的道理，他們所以會作出這樣的回答是因為根據形式邏輯法則，這種推理結論是有效的；而如果大學生被試對試題2進行推理時，對推理結論正確與否的回答是“錯誤”，雖然這種回答不符合形式邏輯法則，但我們也不能由此就認為這些大學生被試不知道“所有的M都是P，所有的S都是M，所以，所有的S都是P”是正確的邏輯推理形式。他們之所以會這樣回答是因為推理題的內容是錯誤的?？傊藗冊谶M行邏輯推理時，所面對的推理題是有一定的結構的，他們進行推理時所依據的推理知識只不過是試題結構在人腦中的反映而已，所以，這些推理知識也是有結構的。由此，我們在探討人類推理的心理加工過程時，也就應該分析推理加工與試題結構和知識結構的相互關系。而西方三段論推理心理學研究的缺陷之一就是未能看到試題結構和知識結構之間的相互關系。

為解決這些問題，胡竹菁提出了一個有關人類演繹推理的新的理論模型，即“知識和試題雙重結構模型”[3]，其基本觀點是：

（1）人的推理行為（B(r)）是推理試題結構（含形式結構IS(form)和內容結構IS(content)）和推理者所掌握的推理知識結構（含形式知識結構KS(form)和內容知識結構KS(content)）的函數，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“邏輯推理”2個維度來衡量推理者進行推理時所依據的知識：前一個維度是反映推理者對推理所要求的知識掌握了多少，反映的是處于不同知識水平的推理者所進行的推理加工行為，推理者掌握較多推理知識時所進行的推理加工屬于理性加工，推理者掌握較少推理知識時所進行的推理加工屬于非理性加工；后一個維度是反映推理者所掌握的推理知識中有關“推理形式”和“推理內容”之間的比例，反映的是推理者對這2種知識所掌握的比例不同的推理者所進行的推理加工行為，推理者掌握“推理形式”方面的知識比“推理內容”方面的知識更多時所進行的推理加工屬于邏輯加工，推理者掌握“推理形式”方面的知識比“推理內容”方面的知識更少時所進行的推理加工屬于非邏輯加工。簡言之，推理者在一定推理知識指導下所進行的推理行為稱之為“理性推理”； 推理者在沒有任何推理知識指導下所進行的推理行為稱之為“非理性推理”。當推理者主要是依據形式邏輯知識來選擇推理結論時，他所進行的推理加工可稱為邏輯加工，反之，如果推理者是根據對“推理內容”知識的掌握來進行推理結論的選擇時，則他所進行的推理加工稱為非邏輯加工。

胡竹菁等曾對三段論推理過程中被試在進行結論正確性的判定時是否存在“形式標準”和“內容標準”這兩種判定標準問題作了實驗論證[4]。但有人對此提出了不同看法，認為“當被試‘知道某一前提有錯，也知道三段論推理題在形式上是正確的時候’是否一定如作者所說會因‘兩種評判標準’的矛盾而產生心理上的沖突呢？可以設想，具有相當文化水準和科學訓練的大學生不至于連前提有誤而‘形式正確’的三段論不能得出正確結論這樣的常識也沒有；把結論判為‘對’，恐怕絕大多數是由于既未發現前提中的內容錯誤（這一發現可以從邏輯上判定結論錯誤），也未發現結論本身的錯誤（這一發現可以從事實上直接判定結論錯誤）”[5]。

心理學的研究不能僅停留在“設想”上。為了進一步弄清大學生在知道“前提有誤”的情況下進行推理時是否會選擇不符合形式邏輯要求的結論，比較上述3種模型對被試答題結果的解釋效果，進而進一步認識人類三段論推理的心理加工實質，我們設計并實施了這一實驗。

2 實驗方法

2．1 實驗材料

包括“句子判斷”、“純形式三段論推理”和“含有內容的三段論推理”三部分組成。

“句子判斷” 測驗部分包括32道判斷題。其內容就是“含內容的三段論推理”題中的前提所組成（如表3所示的一組前題為“所有的植物都是生物，所有的松樹都是植物”，其中每個前提都構成一道句子判斷題）。在這些判斷題中，有些是大部分人熟悉的句子，有些則是人們不太熟悉的句子；此外，有些句子的內容是正確的，有些句子的內容則是錯誤的。這兩個維度組合在一起就形成如下4種類型的句子判斷題：熟悉正確（如“所有的松樹都是植物”）、熟悉錯誤（如“所有的運動員都是大夫”）、不熟悉正確（如“所有的溴都是鹵族元素”）、不熟悉錯誤（如“所有的甲烯都是烯烴”）。

被試在句子判斷中的任務是對構成16道推理題前提的32個句子的正誤作出判定。

“純形式三段論推理”測驗包括8道試題。其中，選擇按Johnson-Laird的觀點屬于1個心理模型（如“所有的P都是M，所有的M都是S”）、2個心理模型（如“所有的B都是A，有些的B不是C”）和3個心理模型（如“所有的M都不是P，有些S是M”）的三段論各1種（上述3題的正確率依次為89%、51%和38%），用不同的英文字母對每種模型建構2道試題，另外，再建構2道在形式上推不出正確結論的三段論推理題。實驗過程中這8道題按隨機排列的順序依次呈現。

“含內容的三段論推理”測驗包括16道試題。其構成如表1所示。實驗過程中第三部分的16道題也按隨機排列的順序依次呈現。每道試題之后都有9種不同的選項：其中，全稱肯定、全稱否定、特稱肯定、特稱否定的結論各2項（其中1項是以大前提非中項的概念為主項，另1項是以小前提非中項的概念為主項），第9個選項為“上述所有結論都不對”。

2.2 被試

江西師范大學隨機抽取的大學生被試72名，所有被試均告知未學過形式邏輯學或辯證邏輯學。

2.3 實驗程序

為了避免被試參考前面的試題，全部測驗題都輸入計算機。被試根據計算機提示的信息在鍵盤上操作解題。被試在句子測驗中的任務是對句子內容是否正確作出判斷。在解三段論推理題時的任務和要求是對所列出的九種推理結果作出自已的選擇。所有被試均按“句子判斷、純形式三段論推理題、含內容的三段論推理題”的順序在答卷紙上根據顯示器上出現的題目按要求作出自己的選擇。

3 結果分析與討論

3.1 純形式三段論推理結果分析

被試在不同心理模型的兩道純形式三段論推理中按形式邏輯的要求都作出正確選擇的人數統計如表2所示。

前面已指出，我們在3種模型中所選出的試題類型在Johnson-Laird（1991）實驗中的正確率分別為89%、51%和38%。由上表結果可知，我們的實驗結果除2個模型的正確率與Johnson-Laird的結果有比較大的差異外，另外2種模型的結果與Johnson-Laird的正確率相近。

我們的研究目的是想了解既掌握了推理形式又知道前提內容的正誤的被試會怎樣進行推理。由于掌握2個或3個模型推理形式的被試太少，下面的分析將主要集中在56位已經掌握一個模型的形式邏輯推理的被試答題結果上。

3.2 一個模型不同內容的句子判斷結果分析

被試在1個模型不同內容的三段論推理題掌握2個前提的人數統計有如表3所示。

表3中的數據表明，已掌握1個模型的三段論推理題的56位被試在對本實驗中所列出的不同的推理題的內容的知識結構是不一樣的。表中“合計”一欄的含義是指在2個前提上都作出正確判定的人數，括號中的數值是指該人數值在56個正確掌握1個模型推理題的人群中的百分數?？偟膩碚f，被試在句子判斷測驗中的結果分析顯示，他們對生活中熟悉內容的掌握比生活中不熟悉內容的掌握要更好。

3.3 一個模型含內容的三段論推理結果分析

既掌握了1個模型的三段論推理形式，又知道2個前提的正誤的被試正確進行三段論推理的人數統計如表4所示。

表4的結果表明，雖然有56位被試對本實驗中所列出的一個模型的形式邏輯推理規則基本掌握，但被試在不同內容結構推理題中的正確答題人數還是有很大差異的：對熟悉的正確內容構成的三段論推理題正確作答人數高達84.6%，而對熟悉的錯誤內容構成的三段論推理題按形式邏輯規則要求正確作答人數則只有48.1%，在其他27名正確判定2個前提的正誤的被試中，有18名被試作了“上述結論都不對”的選擇，這在27名按形式邏輯規則未能選擇正確答案的被試中占67%的比例，在52名既掌握形式邏輯規則又知道兩個前提的內容是錯誤的被試中占37%的比例；對不熟悉的內容構成的三段論推理題無論其內容是否正確，按形式邏輯規則要求正確作答人數都比較低。

4 討論

4.1 Braine等人提出的“心理邏輯”（mental-logic）理論認為人類進行邏輯推理時是按形式邏輯的規則進行推理的。從表4所列的結果可以看出，當人們對既知道形式邏輯規則又知道前提內容是正確時，確實有超過84%的人按形式邏輯規則進行并正確地選擇答案；但表4的結果也表明，即使是在純形式推理題中能按形式邏輯推理要求正確判定推理結論的被試在對熟悉的錯誤內容所構成的三段論推理題進行推理時也有一半左右的被試不再按形式邏輯規則來選擇推理結果。

4.2 表2的數據表明，被試在對由純形式符號所構成的形式邏輯題進行推理時，不同模型數量的正確率確實有差異，被試在一個模型推理題上的正確率比多模型的正確率更高。但心理模型不能解釋表4所列的被試對同一模型不同內容所構成的三段論進行推理時得到的結果，已掌握形式邏輯推理規則的56位在對由不熟悉內容所構成的1個模型的三段論推理結果的平均正確率只有20%左右，與他們在多模型三段論推理中得到的結果相似。

4.3 本實驗結果再次證實，當既掌握形式邏輯推理規則又知道推理題中前提有誤的人在推理過程中要從已知推出未知時，確實存在“推理形式”和“推理內容”兩種判定標準。這兩種標準是人類推理知識的構成部分，而推理知識也就是人們對于推理試題的形式和內容的反映。當被試用這兩種推理標準來對其結構在形式上是對的但在內容上是錯誤的推理題進行推理時，“形式標準”要求他們按推理規則選擇“所有的…是…”的答案，而“內容標準”則要求他們選擇“上述所有答案都不對”的答案，結果，只有近一半的被試作出了符合形式邏輯規則要求的推理，有37%的被試則按內容標準選擇了“上述所有答案都不對”的答案。這一結果再次表明，由胡竹菁提出的“試題與知識雙重結構模型”能較好地說明人類進行三段論推理時的內容心理加工過程。

參 考 文 獻

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. 演繹推理的心理學研究. 北京: 人民教育出版社, 2000, 229～243

4 胡竹菁, 張厚粲. 論三段論推理過程中結論正確性的兩種判定標準. 心理學報, 1996. 28(1): 58～63

5 鄧立平. 對“論三段論推理結論正確性的兩種判定標準”的幾點評議. 心理學報, 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

邏輯推理的規則范文第2篇

一、針對年齡特點，發散學生思維

由于小學生的年齡較小，尚未形成對理論的完整認識，跳躍性思維比較活躍，這并不利于培養學生的邏輯推理思維。然而，我們不能為了培養邏輯推理能力而泯滅小學生的跳躍性思維及創新思維。因此，教師應針對小學生不同年齡段的特點采取不同的教學方法，以此來發散學生的思維，逐漸形成邏輯推理思維。

1.對低年級（1―3年級）的學生而言

低年級的學生頭腦中尚未形成數學的概念，對較復雜的知識也很難把握，因此，針對這個年齡段的學生，要從簡單的判斷推理入手來初步滲透邏輯推理。具體來講，剛開始時要教會學生認識簡單的數學符號或事物，并且明白每一個符號所代表的含義，在學生的頭腦中形成初步的印象和一定的判斷標準。隨后可以將這些符號或事物混在一起要求學生辨別并比較，或者提供一組有規律的符號要求學生尋找規律，這就初步達到了邏輯推理的效果。

例如青島版小學數學二年級課程中有“比較大小”的內容，學生在一年級已經了解了數的概念，在二年級通過比較數的大小來進一步了解數的特征，教師通過粉筆、玻璃球等方法來引導學生掌握比較大小的方法，對培養學生的判斷力很有幫助。而且，適當設置找規律的題型，這更能鍛煉學生的邏輯推理能力，例如給出一組數字1，3，5，7……讓學生尋找規律。

2.對高年級（4―6年級）的學生而言

高年級學生邏輯推理能力的培養需要加大難度，在學生掌握規律的基礎上提高歸納和演繹的能力。這要求學生在掌握基礎知識的基礎上能夠靈活運用知識，將復雜的問題通過歸納整理轉化成簡單的問題。例如青島版小學數學五年級課程中涉及分數的概念，在掌握分數的基本運算法則后，學生要有意識地探索分數的四則運算，并會應用到整數的運算上，這對學生來說是一個歸納總結、提升的過程。當學生掌握了分數的四則運算后會發現，不論是哪種四則運算都有一套固定的規則，只是針對數的不同罷了，因此，就可以通過整數的四則運算規律進而類推到小數或分數，這樣就提高了學生知識遷移的能力，起到了發散思維的作用，同時對邏輯推理能力的訓練也很有幫助。

二、抓住練習機會，引導歸納總結

數學的學科特點就是要求學生在掌握概念之后，要通過大量的練習來進一步鞏固，每一次對知識的鞏固與練習都會有不同程度的提高與感悟，正所謂“溫故知新”，所以，要想培養學生的邏輯推理能力，就一定要抓住練習的機會，通過練習進行歸納和總結，從而找到規律，提高邏輯推理能力。數學的練部分是習題練習，不過還有一部分是操作練習，也就是將數學問題應用到生活中，在應用中找到知識的規律。

1.抓住日常練習

學生的日常習題練習是對當日所講知識的鞏固與回顧，目的是要學生牢記知識要點。但是，如果學生在練習中僅是掌握了部分的知識點，對整個學科的提升不會有太大的幫助。作為教師要引導學生在練習中對知識進行歸納總結，跳出答題的范疇，客觀、全面地分析知識點，從整體上全面把握問題，梳理知識點，引導學生意識到知識點的應用范圍，這就達到了邏輯推理的目的。此外，適當提高習題的難度也有利于激發學生的發散思維，深入理解知識要點。

例如青島版小學數學五年級會引入圖像的平移、旋轉的知識，教師在講授時使學生明白圖像平移、旋轉的規律以及圖形的變換方法。通過習題讓學生學會判別圖形的變換方式，通過大量的練習我們會發現，對圖像的變換這一知識點的考查，無非是考查圖線是否變換，屬于哪種變換，變換的方法以及二者的區別。因此，學生在練習時要善于總結題型及知識點的考查方式，這樣才能在今后的練習中很快找到方法。

2.練習生活實際

除習題外，學生日常生活中應用數學知識解決生活問題是另一種練習的方法，這種方法更能檢驗學生的邏輯推理能力。教師要引導學生善于從生活中的數學問題歸納總結，一方面能將所學知識應用到生活中，另一方面幫助學生提升邏輯推理能力。例如學生在出游時會遇到路程與時間的問題，可以根據所學知識，即“時間×速度=路程”的公式解決，這對學生的知識水平是鞏固也是提高。

三、重視探究過程，突出學生主體

數學教學不適宜用傳統的“灌輸式”的教學方法，這樣會給學生帶來壓力，不利于學生對知識的理解，無法激發探究興趣，進而阻礙邏輯推理思維的訓練。邏輯推理思維建立在學生自主學習的基礎上，只有對知識點有興趣，才能進一步研究，然后逐步歸納出規律。因此，教師在教學過程中要注重探究知識的過程，以學生為主體，讓他們自己探究，對知識的探究主要從問題設置及動手實踐兩個方面來進行。

1.設置問題

教師設置的問題非常重要，簡單的問題達不到教學的效果，難的問題又會打消學生的積極性，所以教師要有層次、有重點地設置問題，逐漸加大難度，激發學生的探究欲望。設置的問題要涉及所學知識，尤其是和重難點相聯系，確保每一個問題都有存在的價值。

例如在學習分數時，首先引入分數的概念，由于學生對整數已經非常了解，那么就要引導學生思考整數與分數的不同。隨后，教師要通過生活中的案例引出分數在生活中的作用，讓學生們認識到分數的意義。接下來，教師要引導學生了解分數的性質，可以通過分析錯誤案例的方法要求學生結合實際進行討論，逐步掌握分數的所有特征。在接下來的分數四則運算中，也可用同樣的方式，學生的學習積極性會大大提高，而這一過程中的歸納推理也是邏輯推理能力的提升過程。

2.動手實踐

除了教師設置問題引導探究外，學生動手實踐探究知識點也是一種探究方式，這種方式能給學生帶來成就感，認識到自身的價值，彰顯學生的主體作用。例如學習圖形時，學生可以制作不同的圖形模型，來探究每一種圖形的軸對稱情況以及對稱軸的條數、總結圖形平移和旋轉的規律等。通過實際的操作方法來探究總結知識要比直接傳授更容易理解與識記，學生在探究的過程中也能夠提升邏輯推理能力，從而指導他們的進一步探究。

四、加強實踐教學，提高學生興趣

數學的學科特點決定了其傳統的教學策略與實踐相分離，然而，每一個數學問題都和實際生活密切相關，因此，教師要盡可能多地增加實踐教學。實踐教學能夠將枯燥的數字和公式應用到實踐中，讓學生感受到學習的樂趣，從而提高學習的積極性。同時，實踐教學的過程也有利于學生思維的發展，容易幫助學生形成邏輯推理思維。實踐教學一般包括情景教學和實操教學兩種方式。

1.情景教學

情景教學模式在各學科教學中都很受歡迎，對提高教學質量很有幫助。教師可以根據小學生愛玩的特點，設置生動有趣的情景，將知識分解，采用競賽、展演等方式提高學生的參與熱情，在此過程中將知識點層層剖析，激發學生的求知欲，讓學生切身感受到數學的存在價值，在集中學生注意力的同時也鍛煉了思維。

例如青島版小學數學三年級有關統計和概率的知識，這一章節較適合采用情景教學的方式，教師可以布置任務，讓學生對學校的所有教職工和學生數量進行統計，并制成統計圖或統計表。除此之外，教師還可根據某一次考試成績進行統計與分析，將知識應用到實際中，會進一步深化學生對知識的理解，也有利于學生在情景實踐中找到知識的規律，尋找規律的過程正是訓練邏輯推理能力的過程。

2.實操教學

實操教學法注重教師與學生的雙向互動和共同參與，教師的授課不是簡單的理論傳授，還要附加一些教學工具和教學實驗，目的是讓學生在生動有趣的氛圍中更加清楚地理解知識，進而歸納總結知識，鍛煉邏輯推理能力。例如在學習空間與圖形時，教師應用一些圖形模型向學生演示圖形面積的計算方法及各種圖形的軸對稱情況，展示的過程不僅是在傳授知識，也在提高學習興趣，而之后的思考過程更是在鍛煉思維能力。

邏輯推理的規則范文第3篇

艦載無線通信設備通用測試診斷專家系統體系結構。被測無線通信設備通過射頻檢測線纜連通系統中的接口模塊后，測試診斷管理模塊依據系統提供的來自專家數據庫的典型故障特征程序集所需的待測信息項，通過射頻矩陣切換單元控制接口電路，選通測試診斷模塊中的虛擬測試儀表，采集被測設備當前狀態的信息數據，并將測試結果傳輸到測試診斷管理模塊，與專家數據庫提供的典型故障特征進行比對和邏輯推理，根據特征相似度鎖定故障類型或故障范圍，從而實現對故障進行診斷和定位的功能。邏輯推理方法是專家系統設計的關鍵，該系統的邏輯推理采用基于規則的精確推理和模糊推理相結合的方法設計?；谝巹t的精確推理主要是把專家數據庫中與無線通信設備性能指標和故障案例有關的專家知識進行形式化描述，形成系統規則數據庫，運用相關算法進行故障診斷和推理?；谀：耐评硪巹t是根據對關鍵信號參數的測試，推測計算出故障隸屬度數值。首先通過研究被診斷設備，確定故障征兆和故障原因，并對其采用適當的方法進行模糊化和反模糊化處理，即確定隸屬函數的表示形式;其次是根據事前的歸納和搜索或通過該領域的專家，總結出故障征兆和故障原因之間的邏輯關系，并建立模糊規則庫;最后是采用模糊推理方法建立模糊推理機，以完成根據故障征兆進行模糊診斷推理的全過程。

2系統硬件設計

專家系統硬件包括嵌入式控制核心模塊、測量切換矩陣模塊、標準接口模塊、總線控制模塊、數控電源和電源管理模塊、人機界面模塊，以及由測試儀器設備構成的測量模塊和連接被測無線通信設備的通用射頻測試電纜等組成。嵌入式控制核心模塊是系統的主控單元，以ARMMICRO2440A核心板為基礎，嵌入了WINCE操作系統，并基于LabView開發了系統主控軟件，實現對整個系統的控制與管理。測量切換矩陣模塊以TMS320F28335數字信號處理器為核心，通過GPIB/VIX總線控制各種虛擬測試儀器，對采集到的信號數據進行運算和解析，并將解析后的數據上傳給主控單元進行對比分析。標準接口模塊提供LAN、USB、串行、GPIB、VXI等多種接口，通過切換矩陣來控制其中的射頻同軸開關、可調衰減器、功率探測器和濾波放大器等接口電路。測量模塊包含綜合測試儀、矢量分析儀、頻譜分析儀等測試儀表，用于采集所需的信號數據。總線控制模塊通過RS232和1394接口實現主控單元對系統各部件的控制。數控電源和電源管理模塊對系統供電進行智能化控制和管理。人機界面模塊通過LCD屏實現專家對系統的操作和人機交互。

3系統軟件設計

系統軟件設計運用VC/VC++高級語言和NI公司的LabView，開發了故障測試診斷程序集、故障診斷專家知識庫與設備信息數據庫，以及儀器驅動程序集等軟件系統。

3．1故障測試診斷程序集

測試診斷程序集軟件由設備整機測試軟件和單板測試診斷軟件組成。整機測試程序根據診斷數據庫提供的信息以樹型方式顯示功能檢測項，當用戶選擇測試項后，系統依據測試診斷數據庫中定義的測試流程完成測試并將測量結果和診斷數據庫中的有關數據相比較，從而確定待測設備是否存在故障。單板診斷程序內部包括單板的各種信息注冊表，該表將單板具有的所有特征信息組織在一起，可以直觀顯示單板中各元器件的型號參數等信息，在故障診斷過程中能以文字和圖像突出顯示的方式指導操作人員進行測試探頭或夾具的定位，并能對故障診斷結論中的失效元件在實物圖像上閃爍顯示，使測試操作生動直觀，診斷結果一目了然。

3．2故障診斷專家知識庫與設備信息數據庫

故障診斷專家知識庫包括與整個診斷軟件運行相關的專家診斷數據信息(如通信設備故障判別準則信息、檢測參數指標、失效判據信息、檢測部位－失效類型－失效判據－檢測方法邏輯對照信息、故障預測結果、故障預測報告、歷史維護記錄、系統預設信息、代碼信息等)，全面反映通信設備及各板件的累計使用情況、歷次維修情況、當前健康狀況、損傷殘留及待查隱患、任務能力評估以及預定的維修安排等，用來支持推理機根據檢測數據對通信系統、子系統和設備板卡當前檢測狀況的變化做出正確的認定。設備信息數據庫包括實時數據庫和關系數據庫，實時數據庫用來裝載來自接口適配器的實時檢測數據，關系數據庫用來裝載通信裝備整機及單板的型號、廠家、出廠日期、性能指標等基本屬性信息表。

3．3儀器驅動程序

VXI總線即插即用(VPP，VXIplug＆play)儀器驅動程序規范規定了儀器驅動程序開發者編寫驅動程序的規范與要求，側重于儀器的互操作性，可使得多個廠家儀器驅動程序共同使用，增強了系統級的開放性、兼容性和互換性。VPP規范提出了兩個基本機構模型，第一個模型是儀器驅動程序的外部接口模型，它表示儀器驅動程序如何與外部軟件系統接口，外部接口模型包括函數體、交互式開發接口、程序開發接口、VISAI/O接口和子程序接口，第二個模型是內部設計模型，它定義了儀器驅動程序函數體的內部結構，使用一些部件函數共同實現完整的測試和測量操作。

4主要技術指標

1)測試頻率范圍:1～500MHz。2)測試功能:頻譜分析、頻率/功率測量、信號激勵、時域波形分析、基本電參量測量、音頻信號分析、通信誤碼測試。3)測試速率:不小于50Mb/s。4)系統支持:VXI、PXI和LXI總線技術。5)系統軟件:LabView、VisualC++。6)支持通信接口類型:GPIB接口、標準并口、RS232串口、LAN口、1394接口。7)電源及功耗:AC220V±10%、功耗不小于2kW。8)環境適應性:工作溫度:－10～50℃，存儲溫度:－25～70℃。

5主要功能

5．1自治測試功能

系統提供序列化自動測試功能。以收信機為例，待測設備加電后，即可通過數據采集模塊采集必要的數據，如電壓、阻抗、頻率甚至波形信號等，經過信號分析模塊通過對測量的各種數據進行分析和處理完成對整機的診斷，如果整機診斷結果顯示有故障，故障診斷模塊會該將故障定位到某個板件，并在顯示設備中顯示相關結果，指導下一步的單板檢測操作。單板檢測需要將設備中板件卸下，插入系統的接口模塊，通過寬帶可控信號源模塊產生板件檢測所需要的電源、高頻信號、邏輯信號等相關工作數據，并傳送給板件，在故障診斷模塊的控制下進行故障的分析診斷，可將故障定位到某級電路，甚至元器件，并通過顯示設備顯示測試診斷結果。

5．2故障診斷功能

系統通過不斷的采集被測試設備的信息獲得檢測信號，通過信號處理得到設備特征信息，并與故障診斷專家知識庫中的設備允許參數進行對比和一系列邏輯推理，快速找到最終故障或最有可能的故障位置，然后由用戶來證實并形成診斷決策，最后建立維修方案并對設備進行維護和維修。

6結語

邏輯推理的規則范文第4篇

    一、知識結構、邏輯推理及相互間的關系。

    在小學數學教學中,構建良好的數學知識結構是培養發展學生邏輯思維能力的一個重要途徑。烏辛斯基早就指出:“所謂智力發展不是別的,只是很好組織起來的知識體系?！倍R體系因為其內在的邏輯結構而獲得邏輯意義。數學中基本的概念、性質、法則、公式等都是遵循科學的邏輯性構成的。

    “數學作為一種演繹系統,它的重要特點是,除了它的基本概念以外,其余一切概念都是通過定義引入的?！边@種演繹系統一方面使得數學內容以邏輯意義相關聯。另一方面從知識結構所蘊含的邏輯思維形式中得到的研究方法(如邏輯推理等),再去獲取更多的知識。如學習“能同時被2、5整除的數的特征”時,我們是通過演繹推理得到的:

    所有能被2整除的數的末尾是0、2、4、6、8;所有能被5整除的數的末尾是0、5;因此,能同時被2、5整除的數的末尾是0。

    數學中的這種推理形式一旦被學生所熟識,他們又會運用它在已有知識的基礎上作出新的判斷和推理。

    學生知識的習得和構建,主要依賴認知結構中原有的適當觀念,去影響和促進新的理解、掌握,溝通新上知識的互相聯系,形成新的認知結構系統,這是數學知識學習過程中的同化現象。它包含三方面的內容:一是新舊知識建立下位聯系;二是新舊知識建立上位聯系;三是新舊知識建立聯合意義。這三方面與邏輯結構中的三類推理恰好建立相應的聯系。推理,是從一個或幾個已知的判斷得出新的判斷的過程。通常有:演繹推理(從一般性的前提推出特殊性結論的推理);歸納推理(從特殊的前提推出一般結論的推理);類比推理(從特殊的前提推出特殊結論的推理或從一般前提推出一般結論的推理)。如:教學“循環小數”時,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。觀察各式的商學生們直觀認識到:小數有有限小數、無限小數之分。進而從一組無限小數中,發現了循環小數的本質屬性,得到了循環小數的定義。由兩個或幾個單稱判斷10.333…的數字3依次不斷地重復出現,2.14242…的數字42依次不斷重復出現等,得出一個新的全稱判斷(循環小數的定義)是歸納推理的一種方法。

    在教學的過程中,教師結合教學內容,有意識地把邏輯規律引入教學,注意示范、點撥,顯然是有利于發展學生的邏輯思維能力。

    二、邏輯推理在教與學過程中的應用。

    1.如果原有的認知結構觀念極其抽象,概括性和包容性高于新知識,新舊知識建立下位聯系、新知識從屬于舊知識時,那么宜適當運用演繹推理的規則,由一般性的前提推出特殊性的結論。

    “演繹的實質就是認為每一特殊(具體)情況應當看作一般情況的特例”。為了得以關于某一對象的具體知識,先要找出這一對象的類(最近的類概念),再將這一對象的類的屬性應用于哪個對象。如:運用乘法分配律簡便運算時,學生必須以清晰、穩固的乘法分配律知識為基礎,才能得出:999×999+999=999×(999+1)=999000這里999×999+999=999×(999+1)是根據一般性判斷a×c+b×c=(a+b)×c推出的。當學生理解這種推理的順序,且懂得要使演繹推理正確,首先要前提正確,并學會使用這樣的語言:只有兩個約數(1和它本身)的數是質數;101只有兩個約數;101是質數。

    那么,符合形式邏輯的演繹法則就初步被學生所掌握。

    在知識層面中,這種類屬過程的多次進行,就導致知識不斷產生新的層次,其邏輯結構就越加嚴密,新的知識也就會不斷分化和精確化,就可以逐漸演繹出新的類屬性的具體知識。教學中正確把握這種結構,用演繹推理的手段組織學習過程,不但能培養學生的思考方法,理解內容的邏輯結構,還能提高學生的模式辨認能力,縮短推理過程,快速找到解題途徑。

    在新舊知識建立下位聯系時,整個類屬過程可分化為兩種情況。

    (1)當新知識從屬于舊知識時,新知識只是舊知識的派生物。可以從原有認識結構中直接推衍。新知識可以直接納入原有的認知結構中。

    如學生已學過兩位數的筆算,清晰而穩固地掌握了加法的計算法則,現在要學三、四位數的加法,只要讓學生思考并回憶兩位數加法計算的表象結構,適當地點撥一下三、四位數加法與兩位數加法有相同的筆算法則,學生就能順利解決新課題。新知識很快被舊知識同化,并使原有筆算法則得到充實新的知識獲得意義。雖然這些知識的外延得到擴大,但內涵不變。

    教學中,掌握這些知識的內涵的邏輯結構,就會有一個清晰的教學思路,就會自覺地運用演繹推理的手段,與學生一起愉快地順利地進行下位學習。就不會在講三、四位數加法時,著眼于竭力以三、四位數加法為例證,說明加法的計算法則。

    (2)新知識類屬于原有較高概括性的觀念中,但不能從原有上位觀念中直接派生出來,而需要對原有知識作部分的改組,才能同化新知識。新知識納入原有知識后,原有知識得到擴展、加深、限制、修飾和精確化。新舊知識之間處于相關類屬。這時,運用演繹推理之前,先要對原有知識作部分改組,請出一個“組織者”,再步步演繹。(為新知識生長提供觀念上的“固定點”,增加新舊知識間的可辨性,充當新舊知識聯系的“認知橋梁”,奧蘇伯爾稱它為“先行組織者”簡稱“組織者”。)

    如學生已掌握了長方形面積計算公式:S=ab,現在要學習正方形的面積計算公式,這就要對長方形進行改組,把它的長改成與寬相等(a=b),于是“正方形面積計算”可被“長方形面積計算”同化,當a=b時,S=ab=a·a=a[2,]。又如教圓面積之前,向學生演示或讓學生動手操作,把圓適當分割后拼成近似長方形,由長方形面積公式導出圓面積計算公式。其間以直代曲,是由舊知識導向新知識的認知橋梁,是由演繹推理構建新知識時,找到的觀念上固定點。找到固定點后圓面積的計算被長方形面積同化,于是面積計算規則從直線封閉圖形的計算,推廣到曲線封閉圖形的計算,擴展加深了對原有面積計算規則的認識內容,使有關面積計算的認識結構趨向精確化。

    2.如果原有認識結構已形成幾個觀念,要在原有的觀念上學習一個抽象、概括和包容性高于舊知識的新知識,即新舊知識建立上位聯系時,那么適當運用歸納推理的規則,可由特殊的前提推出一般性的結論。當需要研究某一對象集時,先要研究各個對象(情況),從中找出整個對象集所具有的性質,這就是歸納推理。歸納推理的基礎是觀察和試驗,是從具體的、特殊的情況過渡到一般情況(結論、推論)。

    教材中關于概念的形成,運算法則和運算定律、性質得出,一般是通過歸納推理得到的。如分數的初步認識。在學習前,學生認知結構中已有了分數的某些具體經驗,加上教材提供的和教師列舉的生活實例和圖形。如:一個蘋果平均分成兩份,每份是它的1/2,一根鋼管平均截成三段,每段是它的1/3,一張紙平均分成4份,每份是這張紙的1/4……所有這些操作和演示都讓學生認識到幾分之一這個概念。隨后,再認識幾分之幾。這種不完全的歸納推理,是在考察了問題的若干個具體特例后,從中找出的規律。(嚴格地說,由不完全歸納法推理得到的結論還需要論證,才能判定它的正確性。)

    運用歸納推理傳授知識時,要根據學生的實際經驗,選取典型的特例,并能夠通過典型特例的推理得出一般性的結論。又要用這個“一般結論”,去解決具體特例。在教與學的進程中,歸納和演繹不是孤立地出現的,它們緊密交織在一起。

    3.如果新舊知識間既不產生從屬關系,又不能產生上位關系,但是新知識同原有知識有某種吻合關系或類比關系,則新舊知識間可產生并列關系。那么可以運用類比推理。

    教材中,商不變性質和分數基本性質,乘數是整數的乘法和乘數是分數的乘法等,學習這類與舊知識處于并列結合關系的新知識時,既不能以上位演繹推理到下位,又不能以下位歸納推理到上位,只能采用類比推理。如五年級學習“一輛卡車平均每小時行40千米,0.3小時行了多少千米?”時,學生還無法根據小數乘法的意義列出此題的解答等式。所以,教學中一般用整數乘法中的數量關系相類推。

邏輯推理的規則范文第5篇

1.1基于邏輯式的規則表示技術

變量和規則模型可以對對象的知識進行規則的表示。在對象領域內的各種參數建模中都需要用到變量，例如，在設計注塑模時，利用澆注系統對象能建立2兩個變量，分別為浮點型分流道長度與字符串型形狀。在傳統知識的處理工具中，采用字符串方式進行規則匹配，只有當規則前件中字符串與事實庫中表示事實的字符串相等時，才可表示規則匹配。但是在實際應用中，這種處理方式還存在一些問題，例如當計算中存在變量數值時，就無法采用字符串匹配的方式進行判斷，也就無法得知該變量是否大于其他數值。由于對象中存在變量，因此需要從邏輯上對變量的取值進行判斷，確定其是否符合規則要求，邏輯式的規則表示技術使規則匹配方法更加便捷。這種表示技術不僅使傳統知識處理工具獲得了有效的拓展，還在極大程度上滿足了知識推理過程在運算時的多樣性需求。基于邏輯式的規則表示技術的構建從真正的邏輯意義方面達到了專家判斷能力的目標。

1.2基于廣義表的函數計算語言

在工程設計領域中，需要運用到較多的理論與公式，簡單的知識表示規則并不能滿足工程設計中眾多理論的描述需要。因此應建立基于廣義表的函數計算語言，才能使知識建模階段的理論與公式集成更加豐富。

2面向工程設計的知識推理方法

面向工程設計的知識推理方法能充分利用規則系統進行前向推理與反向推理：首先將工程設計中需要進行求解的子對象搜索出來，然后盡量將系統推理集中在每一個子對象中進行，大大縮小推理范圍，當每一個子對象的推理全部完成之后，再綜合總體工程的設計。基于對象的知識推理算法范圍涉及較多，包括查找求解對象、查找與應用求解知識、合并推理中間與結論的事實等。工程設計知識求解的子對象名稱與求解方法都集中于該算法的工程設計層次結構的根節點中，并且具體子對象中還包含了該領域中的設計知識與變量，這不僅能有利于知識推理對工程設計的目標進行定位，包括總體目標與分目標，還可以盡量避免由于相關子對象的繁多復雜造成在知識應用于求解過程中的組合爆炸問題。由此可見，基于對象的知識推理算法有著十分明顯的良好效果，適用于工程設計領域中的層次結構。

3基于邏輯式的規則推理方法

在建立知識推理方法后應建立規則的推理方法，由于規則是基于邏輯式的表示方法，致使其與常規推理方法存在一定的差距。規則的推理方法中，變量計算是由邏輯推理、計算方式、詢問方式的有效結合共同實現的，其中，計算方式是由廣義表中的函數語言計算得出，這一變量與其他變量是息息相關的，存在一定的經驗關系；詢問方式主要是由用戶輸入后得出的變量值?；谶壿嬍降囊巹t推理過程中，針對規則前件中各節點進行計算；如有未解的變量，應采用前述方式來求解；如節點變量已求解，應根據操作符邏輯進行真實性計算；若規則推理方法中的前件部分通過了真實性檢測，而不確定值超過閾值且規則匹配，應計算后件節點的不確定度，并將真實性驗證數據保存到事實庫中，作為其他規則推理的理論依據。反之，作為規則無法進行匹配處理。

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