推理问题

摘要： 根据已知的一些图形条件和一些等式,通过仔细分析、正确判断及合理推测,最后得出结论,这是一个逻辑推理的过程。下面是适合二年级小朋友做的一些推理题,快来看看你会不会吧。例1.请仔细观察下面三幅图,最大的球的质量是多少克?

摘要： 统计在中学阶段的主题是在实际问题中理解、掌握相关统计量的计算公式,并对应用计算公式所得计算结果进行一定解释或说明.然而,在统计公式的背后也存在着数理运算、分析与推理,也需在教学中引起教师的重视.本文列举几道此类问题进行探析,供参考.

摘要： 1思维方法综述几何综合题在中考数学试卷中常作为压轴题出现,重点考查学生对平面几何知识、方法、技巧的掌握,以及对逻辑思维能力的考查.数学解析的思维一般有两种:一是根据几何问题的外部特征,与现有模式进行匹配;二是分析问题的内在结构,应用方法、技巧,反复推理问题条件与结论之间的关联.另外,还可以将两种思维紧密配合,探求所需.

摘要： 当代数学大师陈省身先生曾为青少年题写下了"数学好玩"四个大字。数学好玩,但必须要靠自己思考,亲身去体验才能乐在其中。数学逻辑推理问题,具有无穷神奇的魅力,能彰显数学的趣味。

摘要： 应用逻辑包括极其丰富的内容,综合可参考尼古拉斯·雷斯彻、亚科·欣迪卡和约瑟夫·玛丽亚·波亨斯基等学者的观点。从广义上理解,即纯逻辑之外的各种涉及推理问题的理论研究,包括逻辑符号学、推理评价、各种非经典逻辑研究、新兴学科领域的推理理论研究、逻辑应用研究(特别是逻辑与计算机科学理论、逻辑与人工智能的研究)以及其他相关的研究。

摘要： 归纳推理常以填空题的形式呈现，以新定义背景来考查演绎推理问题常以选择题的形式呈现，而求解往往与证明相结合，先猜出结果，再利用直接证明或间接证明来证明结论的正确性．

摘要： 在小学阶段，学生接触的数学更多的是与计算和图形有关的，推理在学生心中是不同于“常态”数学存在的。学生接触的推理，关注的往往是结果。本课除了着重介绍假设推理法，还推出了推理问题的多元解法。

摘要： 逻辑推理贯穿于整个建立在对将来的所有可能的后果进行缜密的权衡基础上的决策思维活动中,彰显基础逻辑推理理论的作用价值意义.将决策问题的逻辑推理研究,回归于最基本的逻辑推理问题,把关注点放在逻辑推理与生活中的实际决策上.在决策与逻辑推理相互的内在关系上,始终融贯着最基本的普通逻辑意义下的推理思维形式.本文研究科学决策过程中应用的逻辑推理,以反面的典型案例进行逻辑分析评价研究,从中找到逻辑推理对决策失误进行制约的规范性准则,找到避免失误的方法等,体现着一种回归实践的实务创新.

摘要： 现有的本体映射方法单纯依赖语法和结构相似性度量,没有在本体映射结构中提供形式语义和知识推理,导致映射关系的召回率较低且本体要素之间的潜在语义关联无法利用。本文提出基于概念内涵和外延的本体映射框架OMI+,并分别针对概念名称、上下文信息、语义解释、概念描述信息和概念属性的约束等多维信息,提出可配置的权值分配方法,并通过复合计算给出本体映射关系,经过手工配置的迭代,最终获得优于手工配置的自动权值分配方案;同时,本文在本体映射过程中实现了基于规则的自动推理,有效提高了映射关系的召回率。在OAEI2009提供的测试用例集Benchmark上的试验表明,本文提出的方法在待匹配本体丢失了部分特征的情形中相比其它本体映射系统具有更明显的性能优势。

摘要： 本发明公开了一种基于一般依赖树的视觉问题推理模型及系统，所述视觉问题推理模型包括：卷积层、双向长短期记忆网络层、递归神经网络以及多层感知器，所述卷积层、双向长短期记忆网络并列连接所述递归神经网络，最后再接入所述多层感知器，所述递归神经网络的拓扑结构由一般性语法分析树指导生成，本发明不仅可以提高视觉问题回答的准确率，还使该模型不同于以往类似于黑箱过程的神经网络，能够做到推理过程的可视化。

摘要： 本发明公开了一种基于多域异质图引导的视觉问题常识推理模型及方法，所述模型包括：预训练模型初始化单元，利用预训练模型对基础骨架网络和分类器参数进行初始化；视觉信息提取单元，用于利用检测器来提取输入图像的视觉信息的初始特征；上下文投票单元，用于提取全局视觉信息中未被标注的视觉隐含信息结合到视觉信息的局部特征之中；语言特征提取单元，用于利用自然语言预训练模型提取语言部分问题和答案的特征表示；多域特征推理融合单元，用于构造多域异质图，将视觉信息特征和语言信息特征利用多域异质图进行多域特征推理融合获得最终特征表示；分类单元，用于利用分类器对获得的特征处理后进行打分，选取得分高的选项为答案。

摘要： 本发明公开了一种多跳视觉问题推理模型及其推理方法，所述模型包括：多跳视觉问题推理数据集建立单元，用于通过将场景图和知识库相融合成知识图，利用知识图构造包含多跳知识推理问答对的数据集；卷积神经网络，用于提取输入图像的图像特征；长短期记忆网络，用于提取问题特征；知识路由模块化网络，用于将问题解析为查询树，其中查询树是问题的推理过程的符号化表达，并结合查询树和知识库，在知识图中提取出正确的关系或实体，进行多跳推理以给出最终的回答。

摘要： 本发明公开了一种基于规则推理与GRU神经网络推理的混合推理方法，包括步骤：生成知识图谱并给定的问题查询q，利用GRU网络生成逻辑规则；基于生成的逻辑规则，构建马尔可夫逻辑网络进行知识图谱推理，对逻辑规则进行价值打分；将生成的高质量逻辑规则给到GRU网络用于优化网络参数；利用价值函数计算推理结果的得分并输出可能的结果，量化表示推理结果的可信度。本发明通过对价值函数的设计，结合规则推理和GRU神经网络推理，能够快速有效地找到知识推理的结果，并计算推理结果的可信度。

摘要： 推理装置(10)具有图结合部(14)，该图结合部(14)使用从知识库(11a)提供的知识信息以及从规则数据库(12a)提供的推理规则，以前向链方式结合动态变化的外部信息中的属于彼此不同的域的信息即图，由此生成统合图，其中，所述知识信息包含与人的状态有关的信息和与人的行动有关的信息。

摘要： 范围判定部(412)将对输入数据加密而成的输入密文C

摘要： 本发明提供一种基于情景驱动推理引擎，其包括：方法库模块、推理模块、执行器模块、情景驱动器模块、本地情景库模块以及情景管理器模块。根据本发明的另一个方面，还提供一种基于情景驱动的推理控制方法，其特征在于，包括如下步骤：a. 通过传感器获取情景信息；b. 使用情景驱动推理引擎对情景信息进行推理；以及h.输出情景推理结果。还提供一种基于情景驱动的推理器。传统的推理引擎中是以目标为驱动进行推理，在情景驱动的推理引擎，是以情景驱动的推理模型，情景驱动推理引擎相比传统的推理引擎具有更好的实时性，能满足对时空频变支持的需求。

摘要： 本发明公开了一种基于多跳推理联合优化的多跳问题回答方法，通过构建联合损失函数，以该联合损失函数去训练表示统一阅读器模型，使得统一阅读器模型不仅可用于中间跳的答案推理也可用于最终跳的答案推理，增加了统一阅读器模型的通用性，且不再需要采用单独的损失函数去训练独立的中间跳推理器和最终跳推理器，推理器的训练过程大幅简化，训练速度得以明显提升；通用的统一阅读器模型的训练样本包括每一步中间跳和最终跳的输入输出数据，考虑了每个推理步骤产生的数据对最终答案预测的影响，使得统一阅读器模型具有更高的答案预测准确度；每个中间跳推理步骤基于当前支持事实，产生了更准确的问题分解，使得整个多跳推理过程更精确、更稳健。

摘要： 本发明涉及多媒体领域的视觉问题生成技术领域，尤其涉及一种利用噪声描述文本的可控推理性视觉问题生成方法，包括输入图片和能得到的有关图片的简单描述；利用锚点场景图生成模块和所述图片及描述生成锚点场景图；以所述锚点场景图为基础利用推理性问题生成模块得到具有显式推理性的自然语言问题，该发明不仅规避了传统方法基于数据驱动产生的模式局限性，也不需要高昂的人工成本，同时生成的问题在内容和难度等方面都是可控的，在不同的应用场景下定制和扩展也很方便，可以根据目的高效、大量地扩增视觉问答数据集。

摘要： 根据本发明的外语句子空白推理问题的自动生成方法，包括：接收一个以上的外语句子的步骤；指定所述输入的外语句子中要设置为空白的范围的步骤；接收设置信息生成错误答案行的步骤；以及使用预设的基于人工智能的句子生成算法，根据所述空白范围及设置信息生成空白推理问题的步骤。