基于泛逻辑学的逻辑关系柔性化研究

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1、基于泛逻辑学的逻辑关系柔性化研究为了建立这种柔性化的逻辑体系，何华灿从模糊逻辑入手，在大量研究的基础上，创立了泛逻辑学，实现了模糊逻辑关系的柔性化[2].按照泛逻辑学的观点，模糊逻辑和概率逻辑都是它的具体特例，它们在逻辑关系柔性化方面的思想是一致的.因此，基于泛逻辑学实现模糊逻辑关系柔性化的思想和方法，研究概率逻辑关系的柔性化问题，是在泛逻辑学框架内实现概率逻辑关系柔性化的一条有效途径.1.泛逻辑学实现模糊逻辑关系柔性化的思想和方法泛逻辑学针对模糊逻辑关系存在的缺陷，基于三角范数理论，利题是模糊逻辑存在的

2、一个主要缺陷.这一缺陷说明，模糊逻辑关系不应该是一组固定不变的算子，而应该用一组不确定的算子簇来定义.为了寻找这组不确定的算子簇，有关科学家进行了大量探索，早在泛逻辑学出现之前人们就已经提出了一些修补性方法.例如，模糊与/或算子对®/®，模糊蕴含/等价算子对，广义模糊算子对⑩*/®*，基于三角范数的模糊算子等.但是，这些方法都未能真正实现模糊逻辑关系的连续可变性，也都未能从逻辑学上找到存在这种连续可变运算模型的合理性和客观依据.1.2泛逻辑学实现模糊逻辑关系柔性化的思想泛逻辑学认为模糊命题的相关性是引起模

3、糊逻辑关系柔性的主要原因，它把相关性分为广义自相关性和广义相关性两种类型，并用这两种相关性来刻画各种逻辑关系的柔性.1.2.1用广义自相关性描述模糊非运算的柔性广义自相关性是指一个命题与其非命题之间的关联性，它由模糊命题真值的测量误差所引起，并将影响到模糊非命题的真值.广义自相关性表现的是一种连续变化的特性，其大小是用一个在[0，1]区间连续变化的广义自相关系数从0SK1)来表示的i代表的是模糊非运算ap的观点，概率应分为两大类，一类是逻辑概率，是指概率的逻辑解释;另一类是统计概率，是指概率的频率解释.概

4、率逻辑就是指概率的逻辑解释，它是在概率空间上定义的一个逻辑体系.2.1.2传统概率逻辑的主要模型传统概率逻辑模型主要包括基于标准概率空间的标准概率逻辑模型，基于概率最大熵原则的可能世界模型，以及扩充概率空间的条件事件代数模型.(1)标准概率逻辑模型该模型是指在标准概率空间上建立的一种标准概率逻辑体系.卡尔纳普于1955年和1959年提出的条件概率函数来定义的，该条件概率函数的基本性质包括:非负性、正规性、可加性、乘法律、左交换律、右交换律.Carnap概率逻辑也包括Carnap先验概率和Carnap条件概

5、率，其先验概率和条件概率分别是由Carnap(1950)函数和Carnap(1952)函数所描述的.其中，Carnap(1950)函数实际上是在前述Popper先验概率函数标准公理系统的基础上增加了以下限制条件：(2)可能世界概率逻辑模型该模型是N一个柔性化的新的概率逻辑体系.这种新的概率逻辑体系能够改进经典概率逻辑的推理性能.仍以条件概率为例，由于经典概率论中的条件概率是基于独立性定义的，并没有考虑广义相关性的影响，因此盲目使用条件概率就有可能会出现偏差.而对受h控制的新的条件概率函数，则可避免这种偏差

6、，保证条件概率使用的正确性.3结论泛逻辑学对模糊逻辑关系柔性化的研究，为在逻辑框架内解决逻辑关系的柔性化问题指明了方向，是逻辑学发展史上的又一次飞跃.基于泛逻辑学的思想和方法，在逻辑学框架内建立起柔性化的新的概率逻辑体系，不仅对概率逻辑，而且对基于概率的各种不确定性推理方法都将具有重要的学术意义和实用价值.