推理结构相似

考察内容：（1）条件和结论的个数

（2）对象的范围，即泛指和具体。

（3）基本的逻辑关系，推导是肯定的，还是绝对的，另外，注意或和且关系。

（4）出现的信息，是肯前，肯后，否前，否后。

（5）出现“只有.......才”，也是需要优先考虑的答案，跟翻译推理一样。

题型

1.必然性推理：三段论、复言命题(联言命题、选言命题、假言命题)

2.可能性推理：枚举归纳、因果论证，等一些有缺陷的论证方式或者归纳方式

3.集合概念、非集合概念

分析题干：题型1，在三段论中题干逻辑一般都是错的，才有难度。所以如果题干逻辑有错，而选项的逻辑没有问题，一般是不对的，考察的内容是上面的（3）（4）题型2，对照即可，考察内容上面的（1）

题型3，考的是概念的大小，一般字数较少，三段论的形式出现，题型特征是开头就给出了一个概念大小的，考察内容是（2）

例1:，一名茶叶经销商在对客人介绍一种茶叶时说：“这种茶叶产自云山，而大名鼎鼎的云山茶正是产自云山，所以这就是正宗的云山茶。”

以下与该经销商介绍茶叶时的逻辑最为相似的是：

A.三班的学生都勤奋好学，小李是三班的学生，所以小李勤奋好学

B.飞驰牌汽车产自某国，刚才那辆汽车不是飞驰牌，所以肯定不是该国产的

C.所有司机都必须有驾照，小郑有驾照，所以小郑是司机

D.好医生需要具备精湛的医术和高尚的医德，小陈二者兼备，所以他是好医生

解析

第一步：分析题干的逻辑。

本题出现了三个对象，其中，a(这种茶叶)是个体，c(云山茶)是一个茶叶品种，是一个集合概念，题干的逻辑为：a(这种茶叶)是b(产自云山)，c(云山茶)

是b(产自云山)，所以a(这种茶叶)是c(云山茶)。最终通过推理得到个体a是集合概念c的结论。

第二步：逐一分析选项的逻辑。

A项：a(三班的学生)是b(勤奋好学的)，c(小李)是a(三班的学生)，所以c(小李)是b(勤奋好学的)，与题干逻辑不同，排除;

B项：a(飞驰牌汽车)是b(产自某国)，c(那辆汽车)不是a(飞驰牌汽车)，所以c(那辆汽车)不是b(产自某国)，与题干逻辑不同，排除;

C项：a(司机)是b(有驾照的)，c(小郑)是b(有驾照的)，所以c(小郑)是a(司机)，通过推理得到个体c(小郑)是集合概念a(司机)的结论，与题干逻辑最为类似，当选;

D项：a(好医生)是b(具备精湛的医术的)和d(高尚的医德的)，c(小陈)是b(具备精湛的医术的)和d(高尚的医德的)，所以c(小陈)是a(好医生)，该选项虽然也是通过推理得到个体c是集合概念a的结论，但是该选项涉及了四个对象，与题干逻辑不同，排除。

评测：C选项，两个前件，是可以反过来的，因为是并列的关系。答案D也是可以的，但是带有“且”，明显不如C正确

例2：金融系的学生选择了不少与英语相关的课程，张宇是金融系的学生，所以她也选择了不少与英语相关的课程。

以下论证方式最正确的是：

A.想当翻译的就要学好英语，我不想当翻译，所以我不用学好英语。

B.选这门课的大多数是女生，黄玉选了这门课，所以黄玉是女生。

C.湖南人喜欢吃辣，小赵喜欢吃辣，所以小赵是湖南人。

D.数学系的老师发表了许多论文，老周是数学系的老师，所以他也发表了许多论文。

逻辑评测：金融系的学生”是一个集合概念，指的是金融系学生这个整体学习了很多课程，而其中的个体未必会学习很多课程，甚至有可能存在一个人一门也不学

例3我国的佛教寺庙分布于全国各地，普济寺是我国的佛教寺庙，所以普济寺分布于我国各地。

下列选项中所犯逻辑错误与上述推理最为相似的是（）。

A. 父母酗酒的孩子爱冒险，小华爱冒险，所以小华的父母酗酒

B. 文明公民都是遵纪守法的，有些大学生遵纪守法，所以有些大学生是文明公民

C. 寒门学子上大学机会减少，大学生小飞不是寒门学子，所以小飞上大学的机会不会减少

D. 现在的独生子女娇生惯养，何况他还是三代单传的独苗呢

逻辑评测：a→b, c→a ,得出c→b 。在逻辑上是没有问题的，但是根据我们的日常知识，就能判断结论是错的。为什么呢，所以考的是概念混淆了，导致逻辑正确，结论反而不正确，答案D

注：看不懂上面的理论是正常的。那就看几个例题。多接触就能看懂理论了。推理结构相似，实际大部分题型是三段论，需要学习三段论，才看得懂。

省考行测：巧解可能性推理中评价型之相似结构型题目

省考行测：巧解可能性推理中评价型之相似结构型题目在行测考试当中，判断推理的可能性推理部分，有一种题型—评价型题目。评价型题目可以分为两种，一种是相似结构型，另一种是一般评价型。今天中公教育专家来跟大家讲讲相似结构型题目的考查形式以及解题方法。一、考查形式：首先，怎么区分一道题是在考查相似结构型呢?主要是通过问法来区分的，如：以下选项中的推理与题干(不)类似的是：以下与上述推理在结构上(不)相似的是：下列选项中所犯逻辑错误与上述推理(不)相似的是：以下哪项可以证明上述推理不成立：所以这种题目就是让我们找一个和题干的相似的或者不相似的推理结构，即使是找不相似的推理结构，我们也只需把相似的排除即可。二、解题方法：通过问法知道考查相似结构型，那接下来我们该怎么解题呢，主要采用的方法有两种： 1、标字母：即把不同的概念用不同的字母标注。可以分别标注题干与选项的字母形式，标注出来一致即代表推理形式是一致的。接下来我们通过一道例题来具体看一下：【例1】我不在犯罪现场。如果我在，那么我没有犯罪。如果我犯了罪，那么一定是我神志不清。以下哪项与上述论证最相似： A.我只吃鸡或鱼或鸭。如果我没吃鸡，那么一定吃鱼或鸭。如果我没吃鸭，那么一定吃鱼。

B.我从不说谎。如果我说了谎，那么一定是被迫的。如果我被迫说了谎，那么责任不在我。 C.我没借你的书。如果我借了，我不会把书弄破。如果我把书弄破了，那是我不小心。 D.她每天按时完成作业。如果她没完成作业，那么她不会睡觉。如果她睡觉了，那一定是她完成了作业。【中公解析】C。这道题就是让我们找与题干相似的推理结构。可以把题干“我不在犯罪现场”标成A，后文的“我在”标成非A，“我没有犯罪”标成B，“我犯了罪”标成非B，“一定是我神志不清”标成C。所以题干的形式是“A。如果非A，那么B。如果非B，那么C。”接下来对比选项即可，看哪个选项与题干的字母形式一致即可。 A选项.“我只吃鸡或鱼或鸭”可以标成A，但是后文“我没吃鸡”不能标注非A，因为对于选言命题来说要鸡鸭鱼全部否掉才可以，所以A选项不一致，排除。 B选项.“A。如果非A，那么B。如果B，那么C。”与题干不一致，排除。 C选项.“A。如果非A，那么B。如果非B，那么C。”与题干一致，当选。 D选项.“A。如果非A，那么B。如果非B，那么A。”与题干不一致，排除。所以正确答案是C。 2、整体理解推理结构：当我们发现标字母无法标注，或者标完字母之后没有选项和题干一致，或者题干有联言命题、选言命题、假言命题、论证模型等时，我们也可以整体上理解推理结构。接下来我们通过例题看一下：【例2】理论认为，反物质是正常物质的反状态，当正反物质相遇时，双方就会相互湮灭抵消，发生爆炸并产生巨大能量，有人认为，反物质是存在的，因为到目前为止没有任何

L.04 命题逻辑的推理结构

离散数学基础 2017-11-17 ?推理的形式结构 ?例： ?前提1: 如果今天是周五，那么我们有数理逻辑课。 ?前提2: 今天是周五。 ?结论: 今天我们有数理逻辑课。 ?形式化：P：今天是周五。Q：今天我们有数理逻辑课。 ?前提1：P→Q ?前提2：P ?结论：Q ?定义：条件式推理结构 ?将例子中的两个前提记为 (P→Q)∧P，结论记为 Q，上述推理过程可表述为：(P→Q)∧P|→ Q 或 (P→Q)∧P├ Q 称为条件式推理结构。 ?记号 ”├” 读成 ”推出” ?(P→Q)∧P├ Q 经常写成 (P→Q), P├ Q ?定义：推理结构的有效性 ?设命题公式 H、C，若当 H 为真时，C 必为真，则称推理结构 H├ C 是有效的（或是正确的）推理形式。否则，称推理结构 H├ C 不是有效的（或是无效的）推理形式。 ?H├ C 有效，即在 H 上的任何令 H 的真值为 T 的解释下，C 的真值均为 T。 ?H├ C 无效，即至少存在一个令 H 的真值为 T 而 C的真值为 F 的解释。 ?推广到有 n 个前提 H1, H2, …, H n 的情形，可令 H= H1∧H2∧ …∧H n 将推理的形式结构写成 H├ C；如果定义 Γ = {H1, H2, …, H n}，可写成 Γ├ C。 ?例： P, (P→Q)├ Q 是有效的推理结构。 ?由下面的真值表可见，穷尽所有的解释，只有第4行令 P∧(P→Q)=T。而对

应此解释，Q=T。 P Q P→Q P∧(P→Q) F F T F F T T F T F F F T T T T ?例： ?Q, (P→Q)├ ?P 是有效的推理结构。 ?由真值表可见，只有第1行解释令 ?Q∧(P→Q)=T。而对应此解释， ?P =T 。 P Q?Q P→Q?Q ∧(P→Q)?P F F T T T T F T F T F T T F T F F F T T F T F F ?例： ?P, (P→Q)├?Q 不是有效的推理结构。 ?由其真值表可见，存在第2行解释令 ?P∧(P→Q)=T。而对应此解释，?Q =F 。 P Q?Q P→Q?P F F T T T F T F T T T F T F F T T F T F ?定义：逻辑推出/重言蕴涵 ?当 H├ C 有效时，可写成 H ?C，称 H 逻辑推出 C，或说 C 是 H 的逻辑推论（有效结论），或 H 重言蕴涵 C。 ?注意到 H ?C 描述了公式 H 和 C 之间的一种真值联系，但 ”?” 不是连接词，”H ?C” 也不是合式公式。 ?重言蕴涵的若干性质： ?若 A ?B，且 A 为重言式，则 B 也为重言式。 ?若 A ?B，且 B ?A，则 A?B。 ?若 A ?B，且 B ?C，则 A ?C。 ?若 A ?B，且 A ?C，则 A ?B∧C。 ?若 A ?C，且 B ?C，则 A∨B ?C。 ?性质的证明：从重言蕴涵的定义可以直接对上述性质进行验证。

平行结构双标准：推理结构与方法

平行结构双标准：推理结构与方法近些年来在逻辑判断考查的题型中，论证当仁不让成为了命题人的最爱，所占比重不断上升。但是在0.1分便可决定胜负的公务员考试中，我们不能、也不敢采取抓大放小的策略，而是要面面俱到，这样才能在有限的时间里将所有能够轻松到手的分数全部拿下。纵观这几年国联考判断推理真题，可以发现有一种传统的题型会时不时进入我们的视线，让人猝不及防，这种题型就是平行结构题。平行结构类试题最大的特点在于它的提问方式，常见的提问方式如下： 1. 下列哪个推理结构与上述推理是相同的？/以下哪项与上述推理的结构最为相似？ 2. 以下哪项与上述推理方式相同？/下列哪一项与上文的论证方法是相同的？通过提问方式，可以得知这类题型重在考查题干的推理结构或者论证方式，简而言之可以分为外在与内在两个方面。外在指的就是推理的结构，强调它外部呈现的样子，是比较浅层次的考查；内在指的是推理的方式，强调句子与句子之间的关联性，是如何由论据推出结论的。下面就结合具体的题目来详细说明：关键一：推理结构考查推理结构时主要观察题干中词语所处的位置，是肯定的表述，还是否定的表述，从中挑选出最为匹配的，在这个过程中我们并不关注推理是否正确。【例题1】一切物质都是可塑的。树木是可塑的，所以树木是物质。试分析以下哪个选项的结构与上述最为相近？（） A. 一切真理都是经过实践检验的。进化论是真理，所以进化论是经过实践检验的 B. 一切恒星都是自身发光的。金星不是恒星，所以金星自身不发光 C. 一切公民都必须遵守法律。我们是公民，所以我们必须遵守法律 D. 所有的坏人都攻击我。你攻击我，所以你是坏人技巧讲解：分析题干结构，一切物质（前）都是可塑（后）的。树木是可塑的（肯后），所以树木是物质（肯前）。由此可见，我们需要寻找的是肯后推出肯前。A项一切真理（前）都是经过实践检验（后）的，进化论是真理（肯前），排除；B项一切恒星（前）都是自身发光（后）的，金星不是恒星（否前），排除；C项一切公民（前）都必须遵守法律（后），我们是公民（肯前），排除；D项所有的坏人（前）都攻击我（后），你攻击我（肯后），所以你是坏人（肯前），与题干结构相同。所以本题答案为D选项。

相似结构题目介绍

一、常见的提问方式在做可能性推理题目的时候，首先第一步就是要分清题目的题型，即这个题目究竟是考什么的，是让削弱还是让加强，是让解释还是让评价。既然如此，如何分清题目的题型呢？答案就是从题目常见的提问方式入手，根据提问方式，就能了解这道题究竟属于什么题型。在可能性推理题目中，当题干中出现一些特定字眼的时候就要注意，这道题目就属于相似结构型的题目。例1:一棵树的年头越长，它的年轮越多。老王家槐树的年头比老张家的长，因此，老王家槐树的年轮比老张家的多。以下选项中的推理与题干最为类似的是：例2:液体都能够流动。水能够流动，所以水是液体。以下与上述推理在结构上最为相似的一项是（）。例3:我国的佛教寺庙分布于全国各地，普济寺是我国的佛教寺庙，所以普济寺分布于我国各地。下列选项中所犯逻辑错误与上述推理最为相似的是：例4:三好学生都是品德优秀的人，小周不是三好学生，所以小周不是品德优秀的人。下列选项中所犯逻辑错误与上述推理最为相似的是：例5:张三、李四、王五和赵六都是湖南人，都爱吃辣椒。我所遇到的湖南人都爱吃辣椒。所以，所有的湖南人都爱吃辣椒。下列与题干论证方式最为类似的是通过对以上的五道题目的题干进行分析，我们发现这五道题目的提问方式中都存在着“相似”、“类似”等字眼，根据这一标志可以判定这五道题目的题型属于评价型的相似结构型题目。判定了题目所属的题型，能够为后期做题把握准大方向。二、题型分类通过分析文中的五道题目的提问方式可知，这五道题目的提问方式相同，都属于相似

结构型题目。在分析完提问方式的基础上我们再进一步分析题干，会发现题干所考知识点依然也存在区别，而根据这个区别，可以将相似结构型题目分为两类：推理相似、论证相似。 1.推理相似推理相似是相似评价型题目中考察频率最高的一种题型，也是国考中易考的题型之一。这种题目的出题特点一般是题干中给出一定的推理—一般是必然性推理的—然后让大家根据题干的推理形式，找出与题干推理形式类似的选项。【例1】一棵树的年头越长，它的年轮越多。老王家槐树的年头比老张家的长，因此，老王家槐树的年轮比老张家的多。以下选项中的推理与题干最为类似的是： A.今年百米冠军的成绩比去年好，李某是今年的百米冠军。因此，他今年的百米成绩比去年的好 B.班组人数越多，教学效果就越差。一班教学效果比二班的差，因此，一班人数比二班的多 C.海拔越高，空气越稀薄。因为西宁的海拔高于西安，因此，西宁的空气比西安稀薄 D.一种外语的词汇量越大，就越难学，法语比西班牙语难学，因此，法语的词汇量比西班牙语的大。【解析】题干的结构是：年头越长？年轮越多，年头？老王家槐树比老张家槐树长，结论：年轮？老王家槐树比老张家槐树多。A选项的结构是：百米冠军的成绩？今年比去年好，李某？今年的百米冠军，结论：李某百米成绩？今年比去年好；B项的结构是：人数越多？教学效果越差，教学效果？一班比二班差，结论：人数？一班比二班多；C项的结构是：海拔越高？空气越稀薄，海拔？西宁比西安高，结论：空气？西宁比西安稀薄；D 项的结构是：词汇量越大？越难学习，学习？法语比西班牙语难，结论：词汇量？法语比西班牙语大。通过题干结构与选项结构的对比，答案为A项。 2、论证相似除了推理相似外，论证相似也是相似结构性题目中常考的类型，论证结相似这种题目顾名思义考察的是题干和选项在论证形式上的相似性，所以要想做对题目，就要对可能性推理前期的常见的论证模型要有一个很好的了解。其中尤其要重点把握的是类比推理、枚举归纳、求同论证等。

融合CNN和结构相似度计算的排比句识别及应用

第３２卷第２期２０１８年２月中文信息学报 JOU RNAL OF CHINESE INFORM A TION PROCESSING Vol．３２，No．２ Feb．，２０１８文章编号：１００３-００７７（２０１８）０２-０１３９-０８融合CNN和结构相似度计算的排比句识别及应用穆婉青１，廖健１，王素格１，２（１．山西大学计算机与信息技术学院，山西太原０３０００６；２．山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室，山西太原０３０００６）摘要：排比句具有结构紧凑、句式整齐、富有表现力等鲜明的特点，广泛应用在各种文体之中，在近几年语文高考的鉴赏类问题中也多有考察，但在自动识别方面的研究还鲜有涉及。该文依据排比句结构相似、内容相关的特点，以句子的词性、词语作为基本特征，设计了融合卷积神经网络和结构相似度计算的排比句识别方法。首先将词向量和词性向量融入句子的分布式表示中，利用多个卷积核对其进行卷积操作，设计出基于卷积神经网络的排比句识别方法。利用分句之间的词性串构造相似度计算，设计了基于结构相似度计算的排比句识别方法。同时考虑句子内部的语义相关性和结构相似性，将卷积神经网络和结构相似度计算方法融合，用于排比句的识别。对文学作品数据集和高考题中的文学类阅读材料数据集进行排比句识别实验，验证了该文所提的方法是有效的。关键词：排比句；语义相关性；结构相似性；卷积神经网络中图分类号：T P３９１文献标识码：A A Combination of CNN and Structure Similarity for Parallelism Recognition M U Wanqing１，LIAO Jian１，WANG Suge１，２（１．School of Computer&Information Technology，Shanxi University，Taiyuan，Shanxi０３０００６，China；２．Key Laboratory of Computational Intelligence and Chinese Information Processing of Ministry of Education，Shanxi University，Taiyuan，Shanxi０３０００６，China）Abstract：Parallelism has the advantages of compact structure，neat sentence，expressiveness and other distinctive features in all kinds of literary forms．In recent years，p arallelism has also been found as the problem of appreciation in the Chinese college entrance examination，but the research of automatic recognition is rarely touched．In this pa-p er，according to the characteristics of the similar syntactic structure and content relevance in parallelism，we design a method of combining the convolutional neural network and the structure similarity to recognition parallelism．We first use the word embedding and the vector of part-of-speech as the sentence distributed representation，employing multiple convolution kernels to execute the convolution operation，so as to realize the parallelism recognition method based on convolutional neural network．Using the parts of speech of the clauses string to create similarity calcula-tion，we then emplement the parallelism recognition based on structure similarity calculation．Taking account of the semantic relevance and the structure similarity of the sentences，we combine the two methods to recognize parallel-ism．The experimental results show that the proposed recognition parallelism method is effective in the literature dataset and literature reading material datasets of the Chinese college entrance examination． Key words：p arallelism；semantic relevance；structure of the sentence similarity；convolutional neural network 收稿日期：２０１７-０９-２０定稿日期：２０１７-１０-２５基金项目：国家“８６３”高技术项目（２０１５AA０１５４０７）；国家自然科学基金（６１５７３２３１）万方数据

链路预测中的一种局部结构相似度算法

小型微型计算机系统 Journal of Chinese Computer Systems 2018年1月第1期Vol.39No.12018 收稿日期:2016-11-14 收修改稿日期:2017-01-10 基金项目:国家九七三重点基础研究发展计划项目(2014CB 744900)资助. 作者简介:尹永超,男,1990年生,硕士研究生,研究方向为复杂网络链路预测;徐敏,男,1971年生,博士,副教授,研究方向为模式识别二机器学习二数据挖掘二机器证明;傅皇麟,男,1993年生,硕士研究生,研究方向为自然语言处理;孙胜男,男,1992年生,硕士研究生,研究方向为自然语言处理.链路预测中的一种局部结构相似度算法尹永超1,2,徐敏1,2,傅皇麟1,孙胜男3 1 (南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南京211106)2 (软件新技术与产业化协同创新中心,南京210023)3(云南师范大学外国语学院,昆明650500)E-mail :yin 949069989@https://www.360docs.net/doc/a18251785.html, 摘要:随着复杂网路理论的不断完善,对网络结构及演化模型的研究具有重要的应用价值,而链路预测作为复杂网络的研究热点越来越受到人们的重视.由于在大规模网络中,节点的属性等信息较难获取且相对不完整,因此现有的链路预测算法大都基于局部信息的相似度指标.这些算法往往计算简单二复杂度低,且能取得较好的预测效果,比较适合大规模的网络应用.但是由于其往往仅考虑到了不同节点之间的共同邻居数量,以及节点的度数影响,在个别网络中很难取得较好的预测效果.本文通过分析二比较现有的相似度指标算法,验证各算法的侧重点以及预测效果.对不同的网络结构模型进行提取以及比较,提出了一个新的基于邻节点结构相似度的LSCN 指标算法.通过节点与其对应节点的邻居节点的结构相似度来计算节点对之间的连接概率,从而预测两个节点之间产生连接的可能性.通过在多个不同的网络结构中进行重复试验,由平均预测结果得出在部分网络中,算法的预测效果与其他依据节点结构相似性的算法相比得到了明显提升. 关键词:复杂网络;链路预测;共同邻居;结构相似度;局部信息中图分类号:TP 391 文献标识码:A 文章编号:1000-1220(2018)01-0027-05 Local Structure Similarity Algorithm for Link Prediction YIN Yong-chao 1,2,XU Min 1,2,FU Huang-lin 1,SUN Sheng-nan 31 (Department of Computer Science and Technology ,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics ,Nanjing 211106,China )2 (Collaborative Innovation Center of Novel Software Technology and Industrialization ,Nanjing 210023,China ) 3(School of Foreign Languages and Literature ,Yunnan Normal University ,Kunming 650500,China ) Abstract :With the constantly improve of complex network theory ,the study of network structure and it?s evolution become more ap-plied value ,and link prediction as the research focus of complex network has attracted more and more people?s attention.For the large scale networks ,because the information of node attribute is incomplete and hard to obtain ,so at present the most algorithms of link prediction are based on similarity index of local information.These algorithms always have the simple calculation and better effect of prediction ,so they are more suitable for the large-scale network applications.But because they usually just considered the amount of common neighbors and degree of nodes.On several networks it?s hard to get the better predictive effect for different algorithms.In this paper we analysis and compare the different points of the different similarity index algorithms.And through analyzed the based struc-ture models we proposed a new LSCN index algorithm.According the structure similarity between one node and another node?s all neighbors ,to predict the link possibility.Through abundant experiments we can find that the effect of prediction has a great promotion in several networks.Key words :complex network ;link prediction ;common neighbors ;node similarity ;local information 1 引言 21世纪是复杂的世纪,随着计算机技术的迅猛发展以及人们对现实世界的认识越来越深入,复杂网络作为一种研究复杂化的网络结构及其演化技术,越来越受到人们的重视.通过抽象化的网络结构去模拟现实世界中人与人二人与物之间的相互关系,从而推动现实世界中各种理论及应用的不断完善与进步.而链路预测[1]作为复杂网络的一个重要应用,通过网络中节点的结构以及属性等信息建立网络关系模型,然后结合复杂网络的特性去预测还未产生连接的两个节点之间产生连接的可能性.最后结合具体的应用对相似的节点进行推荐或加权,从而对提升网络传播效率,增加节点之间的互动以及进一步了解复杂网络的传播机制具有重要意义.例如我们通过对社交网络中各好友之间关系的分析来预测尚未建立连接的两个人之间进行交互的可能性,从而对其进行好友推荐[2].或者音乐二电影二新闻类的娱乐网站,通过用户行为分析,预测不同用户的喜好以及相互之间的爱好相似度,然后给不同用户推荐其可能感兴趣的物品,这样对提高网站流量增万方数据

05-L.01 谓词逻辑的推理结构

? 离散数学基础 2017-11-19?定义：谓词逻辑的推理结构 ?设有谓词公式 A、B，若在令 A 为真的任一解释下，B 亦为真，则说 B 是 A 的逻辑推论，或称推理结构 A├ B 是正确的（或者有效的），记为 A ? B。 ?例1：所有的整数都是有理数，所有的有理数都是实数，所以所有的整数都是实数。 ?解：设 P(x)：x 是整数。 Q(x)：x 是有理数。 R(x)：x 是实数。形式化： ① (?x)(P(x) →Q(x)) ②(?x)(Q(x) →R(x)) ③(?x)(P(x) →R(x)) 推理结构： ①, ② ├ ③ ?例2：人总是要死的，苏格拉底是人，所以苏格拉底也是要死的。 ?解：设 P(x)：x 总是要死的。 Q(x)：x 是人。形式化： ① (?x)(Q(x) →P(x)) ②Q(苏格拉底) ③P(苏格拉底) 推理结构： ①, ② ├ ③ ?例3：有一个人又高又胖，所以必有一个高个子和一个胖子。 ?解：设论域为人的集合 P(x)：x 是高的。 Q(x)：x 是胖的。推理结构： (?x)(P(x)∧Q(x)) ├ (?x)P(x)∧(?x)Q(x) ?定理：演绎定理 ?设谓词公式 A、B，如果从 A 应用推理规则得到 B，并且在推出过程中，A 中

的自由变量保持不变，则A→B 是普遍有效的。 ?由于普遍有效性的不可判定性，在谓词逻辑中应用推理规则更为重要。 ?推理定理 ?若干常用的正确的推理形式： (1)(?x)P(x)∨(?x)Q(x) ? (?x)(P(x)∨Q(x)) (2)(?x)(P(x)∧Q(x)) ? (?x)P(x)∧(?x)Q(x) (3)(?x)(P(x)→Q(x)) ? (?x)P(x)→(?x)Q(x) (4)(?x)(P(x)→Q(x)) ? (?x)P(x)→(?x)Q(x) (5)(?x)(?y)P(x, y) ? (?y)(?x)P(x, y) (6)(?x)(?y)P(x, y) ? (?y)(?x)P(x, y) (7)(?x)(?y)P(x, y) ? (?x)(?y)P(x, y) ?推理定理 ?(3) 证：(?x)(P(x)→Q(x)) ? (?x)P(x)→(?x)Q(x) ?设 (?x)(P(x)→Q(x))=T ?当 (?x)P(x)=T时，对任意 x0，有P(x0)=T。 ?对此 x0，由假设知，P(x0)→Q(x0)=T ?故此时只能 Q(x0)=T ?从 x0 的任意性得 (?x)Q(x)=T ?即 (?x)P(x)→(?x)Q(x)=T ?故上述推理形式是有效的。 ?推理定理 ?(5) 证： (?x)(?y)P(x, y) ? (?y)(?x)P(x, y) ?设 (?x)(?y)P(x, y)=T ?即任意的 x 与所有的 y 都有 P(x, y)=T ?则对任意的 x 与某一固定的 y0，都有 P(x, y0)=T ?即 (?x)P(x, y0)=T ?故 (?y)(?x)P(x, y)=T ?即上述推理形式是有效的。 ?推理规则 ?在谓词逻辑的推理中，可以直接引用命题逻辑的推理规则。我们还需要建立一些新的推理规则处理与个体和量词相关的推理过程。 ?(1) 全称量词消去 US ?① (?x)A(x) ? A(y) –假设 y 不在 A(x) 中约束出现 ?② (?x)A(x) ? A(c) –假设 c 是个体域中的任一常量 ?(2) 全称量词引入 UG

图像质量评估：从误差的能见性到结构相似性

图像质量评估：从误差的可见性到结构相似性 Zhou Wang, Member, IEEE, Alan Conrad Bovik, Fellow, IEEE, Hamid Rahim Sheikh, Student Member, IEEE, and Eero P. Simoncelli, Senior Member, IEEE 摘要我们评估视觉图像质量的传统方法是去量化可见的误差，这个误差评估是在失真图像和采用了人类视觉系统特性的参考图像之间进行的。在我们的假设中，人类视觉视觉系统非常容易从一个场景中提取结构信息，因此我们引入了一种替代互补架构，用来对结构信息的退化进行质量评估。作为此概念的一个实例，我们引入结构相似度指数（Structural Similarity Index），然后用一组直观的例子证明它，同时把SSI与主观评级和图像数据库先进客观算法作了比较，该数据库是基于JPEG和JPEG2000压缩技术的。索引词—误差灵敏度，人类视觉系统（HVS），图像编码，图像质量评估，JPEG，JPEG2000，视觉质量，结构信息，结构相似度（SSIM）。 1、介绍数字图像在采集、处理、压缩、存储、传输和再现过程中会产生各种各样的失真，其中任何一个都可能导致视觉质量的退化。为了使图像最终能够被人类看懂，唯一正确的视觉图像质量量化方法就是主观评估。然而在实践中，主观评估通常不太方便，不但耗时，而且昂贵。我们对客观图像质量评估进行研究的目的，是想开发一种能自动预测图像质量的量化指标。客观图像质量指标可以在图像处理应用中扮演各种角色。首先，它可以用于动态监测和评估图像质量。例如，一个网络数字视频服务器可以检测传输视频的质量，来控制和分配媒体流资源。其次，它可以用来优化图像处理系统参数和算法。例如，在视觉传输系统中，质量指标可以在预滤波器的优化设计，编码器中的比特分配算法，误差隐藏解码器中的后滤波算法几个方面提供帮助。第三，客观图像质量指标可用于基准图像处理系统和算法中。我们可以用原始图像与失真图像做比较，然后用比较之后图像的可用性来对客观图像质量指标来进行分类。现有的大多数方法都可以称为全参考评估方法，这意味我们把

推理结构相似

推理结构相似考察内容：（1）条件和结论的个数（2）对象的范围，即泛指和具体。（3）基本的逻辑关系，推导是肯定的，还是绝对的，另外，注意或和且关系。（4）出现的信息，是肯前，肯后，否前，否后。（5）出现“只有.......才”，也是需要优先考虑的答案，跟翻译推理一样。题型 1.必然性推理：三段论、复言命题(联言命题、选言命题、假言命题) 2.可能性推理：枚举归纳、因果论证，等一些有缺陷的论证方式或者归纳方式 3.集合概念、非集合概念分析题干：题型1，在三段论中题干逻辑一般都是错的，才有难度。所以如果题干逻辑有错，而选项的逻辑没有问题，一般是不对的，考察的内容是上面的（3）（4）题型2，对照即可，考察内容上面的（1）题型3，考的是概念的大小，一般字数较少，三段论的形式出现，题型特征是开头就给出了一个概念大小的，考察内容是（2）例1:，一名茶叶经销商在对客人介绍一种茶叶时说：“这种茶叶产自云山，而大名鼎鼎的云山茶正是产自云山，所以这就是正宗的云山茶。” 以下与该经销商介绍茶叶时的逻辑最为相似的是： A.三班的学生都勤奋好学，小李是三班的学生，所以小李勤奋好学 B.飞驰牌汽车产自某国，刚才那辆汽车不是飞驰牌，所以肯定不是该国产的 C.所有司机都必须有驾照，小郑有驾照，所以小郑是司机 D.好医生需要具备精湛的医术和高尚的医德，小陈二者兼备，所以他是好医生解析第一步：分析题干的逻辑。本题出现了三个对象，其中，a(这种茶叶)是个体，c(云山茶)是一个茶叶品种，是一个集合概念，题干的逻辑为：a(这种茶叶)是b(产自云山)，c(云山茶) 是b(产自云山)，所以a(这种茶叶)是c(云山茶)。最终通过推理得到个体a是集合概念c的结论。

基于网络结构相似性的信任度量方法

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/a18251785.html, 基于网络结构相似性的信任度量方法作者：万栋来源：《物联网技术》2018年第04期摘要：社交网络的快速发展使得对信任问题的研究日益受到重视，信任的研究内容主要包括信任度量以及信任传播两方面，其中信任度量方法对后续信任的传播研究尤为重要。为了有效度量节点间的信任值，文中介绍了基于节点网络结构相似性的信任度量方法，并通过实验分析其合理性。关键词：社交网络；信任度量；信任传播；相似性中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2018）04-00-02 0 引言信任一般被定义为个体基于自身的历史经验对其他个体未来行为的主观预期[1]。如今信任在很多方面扮演着重要角色，比如，内容提供商会为用户处理过量信息，只提供其感兴趣的内容；在线网络服务商提醒用户避免误点不安全的链接；在电子商务平台上的商品推荐板块等都能看到关于信任的应用场景[2，3]。在信任网络中，为了衡量节点间的信任强度，往往还要利用其他手段来计算节点之间的信任值。Li Ding[4]认为仅仅知道“个体A在领域X信任个体B”无法充分反映个体之间信任的意义，于是将信任分为两大类，即参考信任和相关信任。刘凯认为在社交网络中，用户的交互行为和时间衰减也是影响信任的因素，以此提出了基于两者加权的信任模型RBtrust[5]。本文利用信任网络中用户节点的结构相似性来构建信任度量模型。 1 结构相似性本文的一些相关概念定义如下：施信者：在信任关系中，是施加信任关系的用户节点；受信者：在信任关系中，是被施加信任的用户节点； In-Neighbor（i）：节点i拥有的施信者节点集； Out-Neighbor（i）：节点i拥有的受信者节点集； Tijin：节点i与节点j拥有相似施信者形成的信任度； Tijout：节点i与节点j拥有相似受信者形成的信任度；

相似相容原理

相似相容原理 “相似”是指溶质与溶剂在结构上相似；“相溶”是指溶质与溶剂彼此互溶。例如，水分子间有较强的氢键，水分子既可以为生成氢键提供氢原子，又因其中氧原子上有孤对电子能接受其它分子提供的氢原子，氢键是水分子间的主要结合力。所以，凡能为生成氢键提供氢或接受氢的溶质分子，均和水“结构相似”。如ROH(醇)、RCOOH(羧酸)、R2C=O(酮)、RCONH2(酰胺)等。当然上述物质中R基团的结构与大小对在水中溶解度也有影响。如醇：R—OH，随R基团的增大，分子中非极性的部分增大，这样与水(极性分子)结构差异增大，所以在水中的溶解度也逐渐下降。科学解释对于气体和固体溶质来说，“相似相溶”也适用。对于结构相似的一类气体，沸点愈高，它的分子间力愈大，就愈接近于液体，因此在液体中的溶解度也愈大。如O2的沸点(90K)高于H2的沸点(20 K)，所以O2在水中的溶解度大于H2的溶解度。应用举例乙醇结构式为CH3CH2OH,甘油为CH2OHCHOHCH2OH,第一：甘油中有三个羟基，而乙醇中只有一个；第二，甘油中的R基比乙醇的要小，所以常温下甘油在水中的溶解性要比乙醇大。总结：根据相似相容比较不同物质的溶解性要从两个方面来看，首先是与溶剂相似的地方，其次是不同的地方，两者结合起来才会更准确，这样也只能比较差异较大的物质。通俗解释 (1)有机物一般易溶于有机物中，而无机物一般易溶于无机物中。有机物如油，酒精等，无机物如水等。沾满机油的手用汽油洗而不用水洗就是这个道理。 (2)极性分子一般易溶于极性分子组成的溶剂中，而非极性分子一般易溶于非极性分子组成的溶剂中。极性分子如水分子，氨气分子等。非极性分子如二氧化碳分子，氧气分子等。

公务员考试：平行结构双标准之推理结构与方法

平行结构双标准：推理结构与方法湖北华图王英近些年来在逻辑判断考查的题型中，论证当仁不让成为了命题人的最爱，所占比重不断上升。但是在0.1分便可决定胜负的公务员考试中，我们不能、也不敢采取抓大放小的策略，而是要面面俱到，这样才能在有限的时间里将所有能够轻松到手的分数全部拿下。纵观这几年国联考判断推理真题，可以发现有一种传统的题型会时不时进入我们的视线，让人猝不及防，这种题型就是平行结构题。平行结构类试题最大的特点在于它的提问方式，常见的提问方式如下： 1. 下列哪个推理结构与上述推理是相同的？/以下哪项与上述推理的结构最为相似？ 2. 以下哪项与上述推理方式相同？/下列哪一项与上文的论证方法是相同的？通过提问方式，可以得知这类题型重在考查题干的推理结构或者论证方式，简而言之可以分为外在与内在两个方面。外在指的就是推理的结构，强调它外部呈现的样子，是比较浅层次的考查；内在指的是推理的方式，强调句子与句子之间的关联性，是如何由论据推出结论的。下面就结合具体的题目来详细说明：关键一：推理结构考查推理结构时主要观察题干中词语所处的位置，是肯定的表述，还是否定的表述，从中挑选出最为匹配的，在这个过程中我们并不关注推理是否正确。【例题1】一切物质都是可塑的。树木是可塑的，所以树木是物质。试分析以下哪个选项的结构与上述最为相近？（） A. 一切真理都是经过实践检验的。进化论是真理，所以进化论是经过实践检验的 B. 一切恒星都是自身发光的。金星不是恒星，所以金星自身不发光 C. 一切公民都必须遵守法律。我们是公民，所以我们必须遵守法律

D. 所有的坏人都攻击我。你攻击我，所以你是坏人技巧讲解：分析题干结构，一切物质（前）都是可塑（后）的。树木是可塑的（肯后），所以树木是物质（肯前）。由此可见，我们需要寻找的是肯后推出肯前。A项一切真理（前）都是经过实践检验（后）的，进化论是真理（肯前），排除；B项一切恒星（前）都是自身发光（后）的，金星不是恒星（否前），排除；C项一切公民（前）都必须遵守法律（后），我们是公民（肯前），排除；D项所有的坏人（前）都攻击我（后），你攻击我（肯后），所以你是坏人（肯前），与题干结构相同。所以本题答案为D选项。关键二：推理方式或论证方法常见的推理方法有归纳推理、演绎推理： 1.归纳推理指的是从特殊到一般的推理过程。它又分为完全归纳与不完全归纳，完全归纳是根据全部的个体推出一般结论，不完全归纳是从部分个体推出一般结论。如直角三角形内角和是180度；锐角三角形内角和是180度；钝角三角形内角和是180度；所以三角形内角和都是180度，这就是完全归纳，因为直角、锐角、钝角三角形就包含了所有的三角形。而如果只用直角三角形的属性来推出三角形的属性则是不完全归纳。 2.演绎推理指的是从一般的前提出发得出具体陈述或个别结论的过程，与归纳推理正好相反。如三角形内角和都是180度，直角三角形是三角形，所以直角三角形内角和是180度。在我们的考试中最常考的推理方式为不完全归纳。【例题2】某刑事人类学家在对260名杀人犯的外貌进行了考察后，发现他们具有一些共同的生理特征，于是得出“杀人犯具有广颚、颧骨突出、头发黑而短特征”的结论。以下哪项与上述推理方式相同？（） A. 24—28之间没有质数

结构相似度的立体视频错误隐藏

第41卷第4期光电工程V ol.41, No.4 2014年4月Opto-Electronic Engineering Apr, 2014 文章编号：1003-501X(2014)04-0060-09 结构相似度的立体视频错误隐藏李晓丹1，郁梅1,2，蒋刚毅1,2，王晓东1，彭宗举1，邵枫1 ( 1. 宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波 315211； 2. 南京大学软件新技术国家重点实验室，南京 210093 ) 摘要：针对立体视频传输中右视点整帧丢失，提出了一种基于结构相似度(Structural Similarity，SSIM)的立体视频右视点整帧丢失错误隐藏算法。首先，提出了时域SSIM和视间SSIM的概念。然后，根据视频序列的时域相关性，将前一时刻右视点图像宏块的预测方式作为丢失图像宏块的预测方式。接着，将前一时刻右视点图像以宏块为单位进行时域和视间匹配，求取其以像素为单位的时域SSIM映射图和视间SSIM映射图。最后，计算并比较前一时刻右视点图像每个宏块的时域SSIM和视间SSIM值，得到每个宏块的预测方式，将其预测方式作为丢失帧中宏块的预测方式，从而使用运动补偿预测或者视差补偿预测的方法进行恢复。实验结果表明，与传统的算法和Pang的算法相比，PSNR值分别提高了2.76 dB和3.43 dB，且本文算法主观效果较好。关键词：立体视频；整帧丢失；错误隐藏；右视点时域SSIM；右视点视间SSIM 中图分类号：TP391 文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1003-501X.2014.04.010 Error Concealment Algorithm in Stereoscopic Video Based on Structural Similarity LI Xiaodan1，YU Mei1，2，JIANG Gangyi1，2， WANG Xiaodong1，PENG Zongju1，SHAO Feng1 ( 1. Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo 315211, Zhejiang Province, China; 2. National Key Lab of Software New Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China ) Abstract: An error concealment algorithm in stereoscopic video transmission based on structural similarity (SSIM) is proposed. Firstly, the concepts of temporal and inter-view SSIM are presented. Secondly, according to the temporal correlation of video sequence, the prediction mode of a Macroblock (MB) in the right view on the previous time is taken as the prediction mode of the lost MB. Thirdly, temporal and inter-view correspondence is adopted to obtain the pixel-wise SSIM map of the right view on the previous time. Finally, the prediction of the MB is obtained by comparing the SSIM values of each MB between the temporal and inter-view of the right view in the previous stereo image pairs. Consequently, the given MB prediction mode is taken as the MB mode in the lost frame, and the motion and disparity compensated prediction are used to restore the content of the lost frame. Experimental results show that the proposed algorithm has improved the PSNR by 2.76 dB and 3.43 dB compared with the traditional methods and Pang’s algorithm, respectively. Meanwhile, the proposed algorithm is efficient in improving the subjective quality of the concealed lost frames. Key words: stereoscopic video; full frame loss; error concealment; temporal SSIM in right view; inter-view SSIM in right view 收稿日期：2013-05-30；收到修改稿日期：2013-11-08 基金项目：国家自然科学基金(61171163, 61271270, 61271021, 61311140262)；国家科技支撑计划项目课题(2012BAH67F01)资助的课题。作者简介：李晓丹(1989-)，女(汉族)，山西吕梁人。硕士研究生，主要研究工作是多媒体信号处理。E-mail: yaori2011@https://www.360docs.net/doc/a18251785.html,。通信作者：郁梅(1968-)，女(汉族)，江苏无锡人。教授，主要研究工作是多媒体信号处理与通信。E-mail: yumei2@https://www.360docs.net/doc/a18251785.html,。 https://www.360docs.net/doc/a18251785.html,