Об эвристиках ДСМ-исследований (дополнения к статьям)

Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы Pub Date : 2019-01-01 DOI:10.36535/0548-0027-2019-10-1

В.К. Финн, V. Finn

{"title":"Об эвристиках ДСМ-исследований (дополнения к статьям)","authors":"В.К. Финн, V. Finn","doi":"10.36535/0548-0027-2019-10-1","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Рассматриваются логические средства обнаружения эмпирических закономерностей посредством ДСМ-метода автоматизированной поддержки исследований. Определяются генераторы гипотез о причинах и гипотез о предсказаниях, которые сохраняются в последовательностях расширяемых баз фактов.Рассматривается множество «историй возможных миров», где под «миром» понимаются расширяемые базы фактов. Это множество используется для определения эмпирических закономерностей - эмпирических законов, тенденций и слабых тенденций. Посредством эмпирических закономерностей определяются (эмпирические модальности необходимости (для эмпирических законов), возможности (для эмпирических тенденций) и слабой возможности (для слабых эмпирических тенденций). Предлагаются пропозициональные исчисления класса ERA - модальных логик с двумя эмпирическими модальностями необходимости и возможности такие, что они имитируют абдуктивный вывод посредством аксиом абдукции (□(p→q)&Tq)→□p), (◊(p→q)&Tq)→◊p), где □,◊,T - операторы необходимости, возможности и истинности («истинно, что …»).Приводится серия определений, относящихся к характеризации интеллектуального анализа данных посредством эвристик ДСМ-метода автоматизированной поддержки исследований.","PeriodicalId":24076,"journal":{"name":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"7","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2019-10-1","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 7

Abstract

Рассматриваются логические средства обнаружения эмпирических закономерностей посредством ДСМ-метода автоматизированной поддержки исследований. Определяются генераторы гипотез о причинах и гипотез о предсказаниях, которые сохраняются в последовательностях расширяемых баз фактов.Рассматривается множество «историй возможных миров», где под «миром» понимаются расширяемые базы фактов. Это множество используется для определения эмпирических закономерностей - эмпирических законов, тенденций и слабых тенденций. Посредством эмпирических закономерностей определяются (эмпирические модальности необходимости (для эмпирических законов), возможности (для эмпирических тенденций) и слабой возможности (для слабых эмпирических тенденций). Предлагаются пропозициональные исчисления класса ERA - модальных логик с двумя эмпирическими модальностями необходимости и возможности такие, что они имитируют абдуктивный вывод посредством аксиом абдукции (□(p→q)&Tq)→□p), (◊(p→q)&Tq)→◊p), где □,◊,T - операторы необходимости, возможности и истинности («истинно, что …»).Приводится серия определений, относящихся к характеризации интеллектуального анализа данных посредством эвристик ДСМ-метода автоматизированной поддержки исследований.

查看原文本刊更多论文

关于启发式dcm研究(补充文章)

通过自动支持研究的dcm方法研究经验模式的逻辑检测方法。在可扩展的事实数据库序列中保存的因果假设和预测假设的发生器被定义。在许多“可能世界的故事”中，“世界”被理解为可扩展的事实基础。它被用来定义经验法则——经验法则、趋势和弱趋势。经验法则定义了(经验法则的经验模型)、经验趋势的机会和经验趋势的弱机会(经验趋势的弱)。建议пропозициональн微积分教室ERA -模态逻辑有两个经验模态的必要性和可能性,所以它模仿诱拐式结论通过斧诱拐(□(p→q) &Tq)→p)□(◊(p→q)→◊&Tq) p)□,◊在哪,T -操作员需要机遇和真理真理(“……”)。以下是一系列与智能数据分析的性质有关的定义，通过启发式dcm方法自动支持研究。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы

自引率

0.00%

发文量