經典邏輯推理問題精選(九篇)
前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的經典邏輯推理問題主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。
第1篇：經典邏輯推理問題范文
人工智能主要研究用人工方法模擬和擴展人的智能，最終實現機器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關。邏輯學始終是人工智能研究中的基礎科學問題，它為人工智能研究提供了根本觀點與方法。
1 人工智能學科的誕生
12世紀末13世紀初，西班牙羅門·盧樂提出制造可解決各種問題的通用邏輯機。17世紀，英國培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后本文由收集整理，德國萊布尼茲做出了四則運算的手搖計算器，并提出了“通用符號”和“推理計算”的思想。19世紀，英國布爾創立了布爾代數，奠定了現代形式邏輯研究的基礎。德國弗雷格完善了命題邏輯，創建了一階謂詞演算系統。20世紀，哥德爾對一階謂詞完全性定理與n 形式系統的不完全性定理進行了證明。在此基礎上，克林對一般遞歸函數理論作了深入的研究，建立了演算理論。英國圖靈建立了描述算法的機械性思維過程，提出了理想計算機模型（即圖靈機） ，創立了自動機理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲程序的思想和建立通用電子數字計算機的馮·諾依曼型體系結構，以及1946年美國的莫克利和埃克特成功研制世界上第一臺通用電子數學計算機eniac做出了開拓性的貢獻。
以上經典數理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學科的誕生奠定了堅實的邏輯基礎。
現代邏輯發展動力主要來自于數學中的公理化運動。20世紀邏輯研究嚴重數學化，發展出來的邏輯被恰當地稱為“數理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學的發展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現代科學特別是數學、哲學、語言學和計算機科學產生了非常重要的影響。
2 邏輯學的發展
2.1邏輯學的大體分類
邏輯學是一門研究思維形式及思維規律的科學。 從17世紀德國數學家、哲學家萊布尼茲（g. leibniz）提出數理邏輯以來，隨著人工智能的一步步發展的需求，各種各樣的邏輯也隨之產生。邏輯學大體上可分為經典邏輯、非經典邏輯和現代邏輯。經典邏輯與模態邏輯都是二值邏輯。多值邏輯，是具有多個命題真值的邏輯，是向模糊邏輯的逼近。模糊邏輯是處理具有模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基于邏輯的概率推理。
2.2 泛邏輯的基本原理
當今人工智能深入發展遇到的一個重大難題就是專家經驗知識和常識的推理。現代邏輯迫切需要有一個統一可靠的，關于不精確推理的邏輯學作為它們進一步研究信息不完全情況下推理的基礎理論，進而形成一種能包容一切邏輯形態和推理模式的，靈活的，開放的，自適應的邏輯學，這便是柔性邏輯學。而泛邏輯學就是研究剛性邏輯學（也即數理邏輯）和柔性邏輯學共同規律的邏輯學。
泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規律，建立能包容一切邏輯形態和推理模式，并能根據需要自由伸縮變化的柔性邏輯學，剛性邏輯學將作為一個最小的內核存在其中，這就是提出泛邏輯的根本原因，也是泛邏輯的最終歷史使命。
3 邏輯學在人工智能學科的研究方面的應用
邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具，邏輯學的研究成果不但為人工智能學科的誕生奠定了理論基礎，而且它們還作為重要的成分被應用于人工智能系統中。
3.1 經典邏輯的應用
人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統治地位的時期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機”數學定理證明程序（lt）。在此基礎之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問題求解程序（gps），開拓了人工智能“問題求解”的一大領域。經典數理邏輯只是數學化的形式邏輯，只能滿足人工智能的部分需要。
3.2 非經典邏輯的應用
（1）不確定性的推理研究
人工智能發展了用數值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統中每個語句或公式賦一個數值，用來表示語句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有：1976年杜達提出的主觀貝葉斯模型， 1978年查德提出的可能性模型， 1984年邦迪提出的發生率計算模型，以及假設推理、定性推理和證據空間理論等經驗性模型。
歸納邏輯是關于或然性推理的邏輯。在人工智能中，可把歸納看成是從個別到一般的推理。借助這種歸納方法和運用類比的方法，計算機就可以通過新、老問題的相似性，從相應的知識庫中調用有關知識來處理新問題。
（2）不完全信息的推理研究
常識推理是一種非單調邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結論。非單調邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀80年代，賴特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的nml非單調邏輯推理系統、摩爾的自認知邏輯都是具有開創性的非單調邏輯系統。常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理，即容錯推理。
此外，多值邏輯和模糊邏輯也已經被引入到人工智能中來處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個典型系統是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統。模糊邏輯的研究始于20世紀20年代盧卡西維茲的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的關系合成原則，現有的絕大多數模糊推理方法都是關系合成規則的變形或擴充。
4 人工智能——當代邏輯發展的動力
現代邏輯創始于19世紀末葉和20世紀早期，其發展動力主要來自于數學中的公理化運動。21世紀邏輯發展的主要動力來自哪里？筆者認為，計算機科學和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學發展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理，而是最能體現人的智能特征的能動性、創造性思維，這種思維活動中包括學習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地搜集相關的經驗證據，在不充分信息的基礎上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據環境反饋調整、修正自己的行為，由此達到實踐的成功。于是，邏輯學將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現其能動性特征的各種不確定性推理，由此發展出的邏輯理論也將具有更強的可應用性。
5 結語
第2篇：經典邏輯推理問題范文
［關鍵詞］人工智能，常識推理，歸納邏輯，廣義內涵邏輯，認知邏輯，自然語言邏輯
現代邏輯創始于19世紀末葉和20世紀早期，其發展動力主要來自于數學中的公理化運動。當時的數學家們試圖即從少數公理根據明確給出的演繹規則推導出其他的數學定理，從而把整個數學構造成為一個嚴格的演繹大廈，然后用某種程序和方法一勞永逸地證明數學體系的可靠性。為此需要發明和鍛造嚴格、精確、適用的邏輯工具。這是現代邏輯誕生的主要動力。由此造成的后果就是20世紀邏輯研究的嚴重數學化，其表現在于：一是邏輯專注于在數學的形式化過程中提出的問題；二是邏輯采納了數學的方法論，從事邏輯研究就意味著象數學那樣用嚴格的形式證明去解決問題。由此發展出來的邏輯被恰當地稱為“數理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學的發展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現代科學特別是數學、哲學、語言學和計算機科學產生了非常重要的影響。
本文所要探討的問題是：21世紀邏輯發展的主要動力將來自何處？大致說來將如何發展？我個人的看法是：計算機科學和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學發展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理（這一點在20世紀基本上已經做到了，如用計算機去進行高難度和高強度的數學證明，“深藍”通過高速、大量的計算去與世界冠軍下棋），而是最能體現人的智能特征的能動性、創造性思維，這種思維活動中包括學習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素，例如選擇性地搜集相關的經驗證據，在不充分信息的基礎上作出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據環境反饋調整、修正自己的行為，……由此達到實踐的成功。于是，邏輯學將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現其能動性特征的各種不確定性推理，由此發展出的邏輯理論也將具有更強的可應用性。
實際上，在20世紀中后期，就已經開始了現代邏輯與人工智能（記為AI）之間的相互融合和滲透。例如，哲學邏輯所研究的許多課題在理論計算機和人工智能中具有重要的應用價值。AI從認知心理學、社會科學以及決策科學中獲得了許多資源，但邏輯（包括哲學邏輯）在AI中發揮了特別突出的作用。某些原因促使哲學邏輯家去發展關于非數學推理
的理論；基于幾乎同樣的理由，AI研究者也在進行類似的探索，這兩方面的研究正在相互接近、相互借鑒，甚至在逐漸融合在一起。例如，AI特別關心下述課題：
·效率和資源有限的推理；
·感知；
·做計劃和計劃再認；
·關于他人的知識和信念的推理；
·各認知主體之間相互的知識；
·自然語言理解；
·知識表示；
·常識的精確處理；
·對不確定性的處理，容錯推理；
·關于時間和因果性的推理；
·解釋或說明；
·對歸納概括以及概念的學習。[①]
21世紀的邏輯學也應該關注這些問題，并對之進行研究。為了做到這一點，邏輯學家們有必要熟悉AI的要求及其相關進展，使其研究成果在AI中具有可應用性。
我認為，至少是21世紀早期，邏輯學將會重點關注下述幾個領域，并且有可能在這些領域出現具有重大意義的成果：（1）如何在邏輯中處理常識推理中的弗協調、非單調和容錯性因素？（2）如何使機器人具有人的創造性智能，如從經驗證據中建立用于指導以后行動的歸納判斷？（3）如何進行知識表示和知識推理，特別是基于已有的知識庫以及各認知主體相互之間的知識而進行的推理？（4）如何結合各種語境因素進行自然語言理解和推理，使智能機器人能夠用人的自然語言與人進行成功的交際？等等。
1．常識推理中的某些弗協調、非單調和容錯性因素
AI研究的一個目標就是用機器智能模擬人的智能，它選擇各種能反映人的智能特征的問題進行實踐，希望能做出各種具有智能特征的軟件系統。AI研究基于計算途徑，因此要建立具有可操作性的符號模型。一般而言，AI關于智能系統的符號模型可描述為：由一個知識載體（稱為知識庫KB）和一組加載在KB上的足以產生智能行為的過程（稱為問題求解器PS）構成。經過20世紀70年代包括專家系統的發展，AI研究者逐步取得共識，認識到知識在智能系統中力量，即一般的智能系統事實上是一種基于知識的系統，而知識包括專門性知識和常識性知識，前者亦可看做是某一領域內專家的常識。于是，常識問題就成為AI研究的一個核心問題，它包括兩個方面：常識表示和常識推理，即如何在人工智能中清晰地表示人類的常識，并運用這些常識去進行符合人類行為的推理。顯然，如此建立的常識知識庫可能包含矛盾，是不協調的，但這種矛盾或不協調應不至于影響到進行合理的推理行為；常識推理還是一種非單調推理，即人們基于不完全的信息推出某些結論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結論；常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理模式，是在容許有錯誤知識的情況下進行的推理，簡稱容錯推理。而經典邏輯拒斥任何矛盾，容許從矛盾推出一切命題；并且它是單調的，即承認如下的推理模式：如果p?r，則pùq?r；或者說，任一理論的定理屬于該理論之任一擴張的定理集。因此，在處理常識表示和常識推理時，經典邏輯應該受到限制和修正，并發展出某些非經典的邏輯，如次協調邏輯、非單調邏輯、容錯推理等。有人指出，常識推理的邏輯是次協調邏輯和非單調邏輯的某種結合物，而后者又可看做是對容錯推理的簡單且基本的情形的一種形式化。[②]
“次協調邏輯”（ParaconsistentLogic）是由普里斯特、達·科斯塔等人在對悖論的研究中發展出來的，其基本想法是：當在一個理論中發現難以克服的矛盾或悖論時，與其徒勞地想盡各種辦法去排除或防范它們，不如干脆讓它們留在理論體系內，但把它們“圈禁”起來，不讓它們任意擴散，以免使我們所創立或研究的理論成為“不足道”的。于是，在次協調邏輯中，能夠容納有意義、有價值的“真矛盾”，但這些矛盾并不能使系統推出一切，導致自毀。因此，這一新邏輯具有一種次于經典邏輯但又遠遠高于完全不協調系統的協調性。次協調邏輯家們認為，如果在一理論T中，一語句A及其否定?A都是定理，則T是不協調的；否則，稱T是協調的。如果T所使用的邏輯含有從互相否定的兩公式可推出一切公式的規則或推理，則不協調的T也是不足道的(trivial)。因此，通常以經典邏輯為基礎的理論，如果它是不協調的，那它一定也是不足道的。這一現象表明，經典邏輯雖可用于研究協調的理論，但不適用于研究不協調但又足道的理論。達·科斯塔在20世紀60年代構造了一系列次協調邏輯系統Cn（1≤n≤w），以用作不協調而又足道的理論的邏輯工具。對次協調邏輯系統Cn的特征性描述包括下述命題：(i)矛盾律?(Aù?A)不普遍有效；(ii)從兩個相互否定的公式A和?A推不出任意公式；即是說，矛盾不會在系統中任意擴散，矛盾不等于災難。(iii)應當容納與(i)和(ii)相容的大多數經典邏輯的推理模式和規則。這里，(i)和(ii)表明了對矛盾的一種相對寬容的態度，(iii)則表明次協調邏輯對于經典邏輯仍有一定的繼承性。
在任一次協調邏輯系統Cn(1≤n≤w)中，下述經典邏輯的定理或推理模式都不成立：
?(Aù?A)
Aù?AB
A(?AB)
(A??A)B
(A??A)?B
A??A
(?Aù(AúB))B
(AB)(?B?A)
若以C0為經典邏輯，則系列C0,C1,C2,…Cn,…Cw使得對任正整數i有Ci弱于Ci-1，Cw是這系列中最弱的演算。已經為Cn設計出了合適的語義學，并已經證明Cn相對于此種語義是可靠的和完全的，并且次協調命題邏輯系統Cn還是可判定的。現在，已經有人把次協調邏輯擴展到模態邏輯、時態邏輯、道義邏輯、多值邏輯、集合論等領域的研究中，發展了這些領域內的次協調理論。顯然，次協調邏輯將會得到更進一步的發展。[③]
非單調邏輯是關于非單調推理的邏輯，它的研究開始于20世紀80年代。1980年，D·麥克多莫特和J·多伊爾初步嘗試著系統發展一種關于非單調推理的邏輯。他們在經典謂詞演算中引入一個算子M，表示某種“一致性”斷言，并將其看做是模態概念，通過一定程序把模態邏輯系統T、S4和S5翻譯成非單調邏輯。B·摩爾的論文《非單調邏輯的語義思考》（1983）據認為在非單調邏輯方面作出了令人注目的貢獻。他在“缺省推理”和“自動認知推理”之間做了區分，并把前者看作是在沒有任何相反信息和缺少證據的條件下進行推理的過程，這種推理的特征是試探性的：根據新信息，它們很可能會被撤消。自動認知推理則不是這種類型，它是與人們自身的信念或知識相關的推理，可用它模擬一個理想的具有信念的有理性的人的推理。對于在計算機和人工智能中獲得成功的應用而言，非單調邏輯尚需進一步發展。
2．歸納以及其他不確定性推理
人類智能的本質特征和最高表現是創造。在人類創造的過程中，具有必然性的演繹推理固然起重要作用，但更為重要的是具有某種不確定性的歸納、類比推理以及模糊推理等。因此，計算機要成功地模擬人的智能，真正體現出人的智能品質，就必須對各種具有不確定性的推理模式進行研究。
首先是對歸納推理和歸納邏輯的研究。這里所說的“歸納推理”是廣義的，指一切擴展性推理，它們的結論所斷定的超出了其前提所斷定的范圍，因而前提的真無法保證結論的真，整個推理因此缺乏必然性。具體說來，這種意義的“歸納”包括下述內容：簡單枚舉法；排除歸納法，指這樣一些操作：預先通過觀察或實驗列出被研究現象的可能的原因，然后有選擇地安排某些事例或實驗，根據某些標準排除不相干假設，最后得到比較可靠的結論；統計概括：從關于有窮數目樣本的構成的知識到關于未知總體分布構成的結論的推理；類比論證和假說演繹法，等等。盡管休謨提出著名的“歸納問題”，對歸納推理的合理性和歸納邏輯的可能性提出了深刻的質疑，但我認為，（1）歸納是在茫茫宇宙中生存的人類必須采取也只能采取的認知策略，對于人類來說具有實踐的必然性。（2）人類有理由從經驗的重復中建立某種確實性和規律性，其依據就是確信宇宙中存在某種類似于自然齊一律和客觀因果律之類的東西。這一確信是合理的，而用純邏輯的理由去懷疑一個關于世界的事實性斷言則是不合理的，除非這個斷言是邏輯矛盾。（3）人類有可能建立起局部合理的歸納邏輯和歸納方法論。并且，歸納邏輯的這種可能性正在計算機科學和人工智能的研究推動下慢慢地演變成現實。恩格斯早就指出，“社會一旦有技術上的需要，則這種需要比十所大學更能把科學推向前進。”[④]有人通過指責現有的歸納邏輯不成熟，得出“歸納邏輯不可能”的結論，他們的推理本身與歸納推理一樣，不具有演繹的必然性。（4）人類實踐的成功在一定程度上證明了相應的經驗知識的真理性，也就在一定程度上證明了歸納邏輯和歸納方法論的力量。毋庸否認，歸納邏輯目前還很不成熟。有的學者指出，為了在機器的智能模擬中克服對歸納模擬的困難而有所突破，應該將歸納邏輯等有關的基礎理論研究與機器學習、不確定推理和神經網絡學習模型與歸納學習中已有的成果結合起來。只有這樣，才能在已有的歸納學習成果上，在機器歸納和機器發現上取得新的突破和進展。[⑤]這是一個極有價值且極富挑戰性的課題，無疑在21世紀將得到重視并取得進展。
再談模糊邏輯。現實世界中充滿了模糊現象，這些現象反映到人的思維中形成了模糊概念和模糊命題，如“矮個子”、“美人”、“甲地在乙地附近”、“他很年輕”等。研究模糊概念、模糊命題和模糊推理的邏輯理論叫做“模糊邏輯”。對它的研究始于20世紀20年代，其代表性人物是L·A·查德和P·N·馬林諾斯。模糊邏輯為精確邏輯（二值邏輯）解決不了的問題提供了解決的可能，它目前在醫療診斷、故障檢測、氣象預報、自動控制以及人工智能研究中獲得重要應用。顯然，它在21世紀將繼續得到更大的發展。
3．廣義內涵邏輯
經典邏輯只是對命題聯結詞、個體詞、謂詞、量詞和等詞進行了研究，但在自然語言中，除了這些語言成分之外，顯然還存在許多其他的語言成分，如各種各樣的副詞，包括模態詞“必然”、“可能”和“不可能”、時態詞“過去”、“現在”和“未來”、道義詞“應該”、“允許”、“禁止”等等，以及各種認知動詞，如“思考”、“希望”、“相信”、“判斷”、“猜測”、“考慮”、“懷疑”，這些認知動詞在邏輯和哲學文獻中被叫做“命題態度詞”。對這些副詞以及命題態度詞的邏輯研究可以歸類為“廣義內涵邏輯”。
大多數副詞以及幾乎所有命題態度詞都是內涵性的，造成內涵語境，后者與外延語境構成對照。外延語境又叫透明語境，是經典邏輯的組合性原則、等值置換規則、同一性替換規則在其中適用的語境；內涵語境又稱晦暗語境，是上述規則在其中不適用的語境。相應于外延語境和內涵語境的區別，一切語言表達式（包括自然語言的名詞、動詞、形容詞直至語句）都可以區分為外延性的和內涵性的，前者是提供外延語境的表達式，后者是提供內涵性語境的表達式。例如，殺死、見到、擁抱、吻、砍、踢、打、與…下棋等都是外延性表達式，而知道、相信、認識、必然、可能、允許、禁止、過去、現在、未來等都是內涵性表達式。
在內涵語境中會出現一些復雜的情況。首先，對于個體詞項來說，關鍵性的東西是我們不僅必須考慮它們在現實世界中的外延，而且要考慮它們在其他可能世界中的外延。例如，由于“必然”是內涵性表達式，它提供內涵語境，因而下述推理是非有效的：晨星必然是晨星，
晨星就是暮星，
所以，晨星必然是暮星。
這是因為：這個推理只考慮到“晨星”和“暮星”在現實世界中的外延，并沒有考慮到它們在每一個可能世界中的外延，我們完全可以設想一個可能世界，在其中“晨星”的外延不同于“暮星”的外延。因此，我們就不能利用同一性替換規則，由該推理的前提得出它的結論：“晨星必然是暮星”。其次，在內涵語境中，語言表達式不再以通常是它們的外延的東西作為外延，而以通常是它們的內涵的東西作為外延。以“達爾文相信人是從猿猴進化而來的”這個語句為例。這里，達爾文所相信的是“人是從猿猴進化而來的”所表達的思想，而不是它所指稱的真值，于是在這種情況下，“人是從猿猴進化而來的”所表達的思想（命題）就構成它的外延。再次，在內涵語境中，雖然適用于外延的函項性原則不再成立，但并不是非要拋棄不可，可以把它改述為新的形式：一復合表達式的外延是它出現于外延語境中的部分表達式的外延加上出現于內涵語境中的部分表達式的內涵的函項。這個新的組合性或函項性原則在內涵邏輯中成立。
一般而言，一個好的內涵邏輯至少應滿足兩個條件：（i）它必須能夠處理外延邏輯所能處理的問題；（ii）它還必須能夠處理外延邏輯所不能處理的難題。這就是說，它既不能與外延邏輯相矛盾，又要克服外延邏輯的局限。這樣的內涵邏輯目前正在發展中，并且已有初步輪廓。從術語上說，內涵邏輯除需要真、假、語句真值的同一和不同、集合或類、謂詞的同范圍或不同范圍等外延邏輯的術語之外，還需要同義、內涵的同一和差異、命題、屬性或概念這樣一些術語。廣而言之，可以把內涵邏輯看作是關于象“必然”、“可能”、“知道”、“相信”，“允許”、“禁止”等提供內涵語境的語句算子的一般邏輯。在這種廣義之下，模態邏輯、時態邏輯、道義邏輯、認知邏輯、問題邏輯等都是內涵邏輯。不過，還有一種狹義的內涵邏輯，它可以粗略定義如下：一個內涵邏輯是一個形式語言，其中包括（1）謂詞邏輯的算子、量詞和變元，這里的謂詞邏輯不必局限于一階謂詞邏輯，也可以是高階謂詞邏輯；（2）合式的λ—表達式，例如(λx)A，這里A是任一類型的表達式，x是任一類型的變元，(λx)A本身是一函項，它把變元x在其中取值的那種類型的對象映射到A所屬的那種類型上；（3）其他需要的模態的或內涵的算子，例如€，ù、ú。而一個內涵邏輯的解釋，則由下列要素組成：（1）一個可能世界的非空集W；（2）一個可能個體的非空集D；（3）一個賦值，它給系統內的表達式指派它們在每w∈W中的外延。對于任一的解釋Q和任一的世界w∈W，判定內涵邏輯系統中的任一表達式X相對于解釋Q在w∈W中的外延總是可能的。這樣的內涵邏輯系統有丘奇的LSD系統，R·蒙塔古的IL系統，以及E·N·扎爾塔的FIL系統等。[⑥]
在各種內涵邏輯中，認識論邏輯（epistemiclogic）具有重要意義。它有廣義和狹義之分。廣義的認識論邏輯研究與感知（perception）、知道、相信、斷定、理解、懷疑、問題和回答等相關的邏輯問題，包括問題邏輯、知道邏輯、相信邏輯、斷定邏輯等；狹義的認識論邏輯僅指知道和相信的邏輯，簡稱“認知邏輯”。馮·賴特在1951年提出了對“認知模態”的邏輯分析，這對建立認知邏輯具有極大的啟發作用。J·麥金西首先給出了一個關于“知道”的模態邏輯。A·帕普于1957年建立了一個基于6條規則的相信邏輯系統。J·亨迪卡于60年代出版的《知識和信念》一書是認知邏輯史上的重要著作，其中提出了一些認知邏輯的系統，并為其建立了基于“模型集”的語義學，后者是可能世界語義學的先導之一。當今的認知邏輯紛繁復雜，既不成熟也面臨許多難題。由于認知邏輯涉及認識論、心理學、語言學、計算機科學和人工智能等諸多領域，并且認知邏輯的應用技術，又稱關于知識的推理技術，正在成為計算機科學和人工智能的重要分支之一，因此認知邏輯在20世紀中后期成為國際邏輯學界的一個熱門研究方向。這一狀況在21世紀將得到繼續并進一步強化，在這方面有可能出現突破性的重要結果。
4．對自然語言的邏輯研究
對自然語言的邏輯研究有來自幾個不同領域的推動力。首先是計算機和人工智能的研究，人機對話和通訊、計算機的自然語言理解、知識表示和知識推理等課題，都需要對自然語言進行精細的邏輯分析，并且這種分析不能僅停留在句法層面，而且要深入到語義層面。其次是哲學特別是語言哲學，在20世紀哲學家們對語言表達式的意義問題傾注了異乎尋常的精力，發展了各種各樣的意義理論，如觀念論、指稱論、使用論、言語行為理論、真值條件論等等，以致有人說，關注意義成了20世紀哲學家的職業病。再次是語言學自身發展的需要，例如在研究自然語言的意義問題時，不能僅僅停留在脫離語境的抽象研究上面，而要結合使用語言的特定環境去研究，這導致了語義學、語用學、新修辭學等等發展。各個方面發展的成果可以總稱為“自然語言邏輯”，它力圖綜合后期維特根斯坦提倡的使用論，J·L·奧斯汀、J·L·塞爾等人發展的言語行為理論，以及P·格賴斯所創立的會話含義學說等成果，透過自然語言的指謂性和交際性去研究自然語言中的推理。
自然語言具有表達和交際兩種職能，其中交際職能是自然語言最重要的職能，是它的生命力之所在。而言語交際總是在一定的語言環境（簡稱語境）中進行的，語境有廣義和狹義之分。狹義的語境僅指一個語詞、一個句子出現的上下文。廣義的語境除了上下文之外，還包括該語詞或語句出現的整個社會歷史條件，如該語詞或語句出現的時間、地點、條件、講話的人（作者）、聽話的人（讀者）以及交際雙方所共同具有的背景知識，這里的背景知識包括交際雙方共同的信念和心理習慣，以及共同的知識和假定等等。這些語境因素對于自然語言的表達式（語詞、語句）的意義有著極其重要的影響，這具體表現在：（i）語境具有消除自然語言語詞的多義性、歧義性和模糊性的能力，具有嚴格規定語言表達式意義的能力。（ii）自然語言的句子常常包含指示代詞、人稱代詞、時間副詞等，要弄清楚這些句子的意義和內容，就要弄清楚這句話是誰說的、對誰說的、什么時候說的、什么地點說的、針對什么說的，等等，這只有在一定的語境中才能進行。依賴語境的其他類型的語句還有：包含著象“有些”和“每一個”這類量化表達式的句子的意義取決于依語境而定的論域，包含著象“大的”、“冷的”這類形容詞的句子的意義取決于依語境而定的相比較的對象類；模態語句和條件語句的意義取決于因語境而變化的語義決定因素，如此等等。（iii）語言表達式的意義在語境中會出現一些重要的變化，以至偏離它通常所具有的意義（抽象意義），而產生一種新的意義即語用涵義。有人認為，一個語言表達式在它的具體語境中的意義，才是它的完全的真正的意義，一旦脫離開語境，它就只具有抽象的意義。語言的抽象意義和它的具體意義的關系，正象解剖了的死人肢體與活人肢體的關系一樣。邏輯應該去研究、理解、把握自然語言的具體意義，當然不是去研究某一個（或一組）特定的語句在某個特定語境中唯一無二的意義，而是專門研究確定自然語言具體意義的普遍原則。[⑦]美國語言學家保羅·格賴斯把語言表達式在一定的交際語境中產生的一種不同于字面意義的特殊涵義，叫做“語用涵義”、“會話涵義”或“隱涵”（implicature），并于1975年提出了一組“交際合作原則”，包括一個總則和四組準則。總則的內容是：在你參與會話時，你要依據你所參與的談話交流的公認目的或方向，使你的會話貢獻符合這種需要。仿照康德把范疇區分為量、質、關系和方式四類，格賴斯提出了如下四組準則：
（1）數量準則：在交際過程中給出的信息量要適中。
a．給出所要求的信息量；
b．給出的信息量不要多于所要求的信息量。
（2）質量準則：力求講真話。
a．不說你認為假的東西，。
b．不說你缺少適當證據的東西。
（3）關聯準則：說話要與已定的交際目的相關聯。
（4）方式準則：說話要意思明確，表達清晰。
a．避免晦澀生僻的表達方式；
b．避免有歧義的表達方式；
c．說話要簡潔；
d．說話要有順序性。[⑧]
后來對這些原則提出了不和補充，例如有人還提出了交際過程中所要遵守的“禮貌原則”。只要把交際雙方遵守交際合作原則之類的語用規則作為基本前提，這些原則就可以用來確定和把握自然語言的具體意義（語用涵義）。實際上，一個語句p的語用涵義，就是聽話人在具體語境中根據語用規則由p得到的那個或那些語句。更具體地說，從說話人S說的話語p推出語用涵義q的一般過程是：
（i）S說了p；
（ii）沒有理由認為S不遵守準則，或至少S會遵守總的合作原則；
（iii）S說了p而又要遵守準則或總的合作原則，S必定想表達q；
（iv）S必然知道，談話雙方都清楚：如果S是合作的，必須假設q；
（v）S無法阻止聽話人H考慮q；
（vi）因此，S意圖讓H考慮q，并在說p時意味著q。
試舉二例：
（1）a站在熄火的汽車旁，b向a走來。a說：“我沒有汽油了。”b說：“前面拐角處有一個修車鋪。”這里a與b談話的目的是：a想得到汽油。根據關系準則，b說這句話是與a想得到汽油相關的，由此可知：b說這句話時隱涵著：“前面的修車鋪還在營業并且賣汽油。”“有”版權所
第3篇：經典邏輯推理問題范文
一、模糊邏輯的研究對象
欲弄清模糊邏輯的研究對象首先必須得清楚邏輯的研究對象，因為模糊邏輯只不過是在經典邏輯的基礎之上發展起來的一門分支學科。只要搞清楚了邏輯的研究對象，那么模糊邏輯的研究對象也就容易理解了。那么到底什么是邏輯的研究對象呢?對這個問題有著各式各樣的回答。“關于邏輯的對象，從大的方面說，可以分為以下幾種觀點：(1)邏輯是研究思維的；(2)邏輯是研究客觀世界的；(3)邏輯是研究語言的；(4)邏輯是研究推理形式的有效性的。”這是國內著名的邏輯學學者陳波所作出的歸納。在書中陳波對以上四種觀點進行了一一的剖析，指出了各種觀點的優劣所在，最后他提出了自己的看法，他認為邏輯的研究對象是推理形式的有效性。這一觀點在張清宇主編的《邏輯哲學九章》中李小五撰寫的第一章《什么是邏輯》也得到了認可。通俗地說就是：邏輯研究的對象就是推理的正確性。更嚴格(更帶學術性)地說就是：邏輯研究的對象就是推理形式的有效性。
邏輯研究的對象就是推理形式的有效性這一觀點得到了大多數學者和專家的認可，我本人對這一觀點也無異議。弄清楚了邏輯的研究對象進而就可以進入我所要談論的問題了，模糊邏輯的研究對象又是什么呢?在這里，我想從如下幾個方面來加以討論：(1)模糊邏輯的產生背景。人類對自然界的認識大致可以劃分為兩類，一類是精確的現象，它可以用精確的語言來加以描述。例如，2＋2＝4；貴陽市是貴州省的省會；茅臺酒是中國的國酒，等等。可以看出這一類現象它們都具有精確的定義和性質。但是，在現實世界中還有一類難以被精確的描述和定義的現象。例如，花溪是個風景優美的地方(究竟何為風景優美呢?)：他的父親是個高個子(多高為高個子呢?)；張老師是個中年人(中年人被定義為多少歲呢?)，等等。諸如此類的現象數不勝數，與“精確現象”相對應我們稱之為“模糊現象”。為了用嚴謹的科學手段去研究模糊現象、分析模糊性質，模糊數學應運而生。而模糊邏輯就是在模糊數學的基礎之上派生出來的分支學科之一。(2)模糊邏輯的研究對象。前面已經提及邏輯的研究對象是推理形式的有效性，而具體到模糊邏輯來說，它的研究對象就是模糊推理的有效性。那么什么又是模糊推理呢?模糊推理和精確推理它們之間有什么區別和聯系呢?下面將對這些問題作出討論。首先，我們來看看什么是模糊推理，與精確推理一樣，模糊推理也由概念、判斷這些基本的邏輯元素組成，但是模糊推理有自己獨特的推理方式。模糊推理所推出的結論并不具有絕對的真假，它的結論只能用隸屬度來刻畫，例如前例中的張老師是個中年人，這是一個很典型的模糊判斷句，在這里我們就不能用傳統邏輯中的絕對的真假來刻畫中年人這一概念了，比如40歲是中年人為真，難道41歲是中年人就被看做是假的嗎?因為在二值邏輯中只有真和假這兩種結論。對于二值邏輯中這一無能為力的問題在模糊邏輯中卻能輕易的解決，我們用查德表示法來描述這一事例，查德表示法是通過分式的和來表示模糊集合中的所有元素及其隸屬度，其中分母代表元素，分子代表隸屬度。上例我們可以表示為(A)＝(0.5／張老師)，意思是說張老師是中年人從程度上來說只有0.5。這里就拋開了絕對的真假。但對于模糊的現象也做出了精確的刻畫，之所以要對模糊現象精確化主要是為了模糊推理能夠在機器上實現。其次，對有效性進行討論。陳波對推理的有效性進行了比較精辟的歸納，并提出了五點要求，他認為一個推理是否有效最好能夠同時滿足以下五個條件：(1)保真性。(2)內容相關性。(3)獨立性。(4)題材中立性或普遍適用性。(5)簡單性。雖然陳波提出了這樣一個框架，但是對于任何一種邏輯推理要同時滿足如上五個標準幾乎是不可能的。這里我只針對模糊邏輯的有效性發表自己的一些淺顯看法。在模糊邏輯中通常用到的推理有模糊假言推理和模糊條件推理，其中，模糊假言推理又最具有代表性。模糊假言推理之定義是：已知模糊命題A(大前提)包含模糊命題B。如存在與A不完全相同的模糊命題A1(小前提)，則能推出相應的結論B1.我們把這個推理過程稱為模糊假言推理。例如：
(1)若吃的東西營養豐富，則人的身體會好；那么若吃的東西營養比較豐富，則人的身體會怎樣?
(2)若中國在清朝晚期很強大，則不會被帝國主義國家欺負；那么若中國在清朝晚期不是很強大，則會不會被帝國主義國家欺負?
由于模糊假言推理的大小前提都是模糊的，所以其結論也是模糊的。這與傳統邏輯所要求的精確性是完全不同的，那么應該如何對模糊推理進行精確的描述以使之能夠為機器所識別呢?我們可以從人的經驗和模糊數學兩個方面來加以討論。
二、模糊邏輯的形而上學問題
我們首先對形而上學做一個大致的了解以便更好地理解后述問題。形而上學可以從狹義和廣義上來加以解釋，狹義上的形而上學是指對世界本質是什么的探討，也就是常說的“本體論”；廣義上的形而上學除了“本體論”之外還應該包含“認識論”的這一部分，也就是探討世界是否可知這一問題。在這里僅就狹義上來對模糊邏輯的形而上學問題進行討論。
(一)邏輯系統的一元論、多元論、工具主義問題
對于是否有一種唯一正確的邏輯系統這個問題，一開始就大致區分出三種反應，這是有益的：
一元論：只有一種正確的邏輯系統；
多元論：正確的邏輯系統不止一種；
工具主義：沒有“正確的”邏輯；正確性這一概念是不妥的。
雖然這三種提法都各自有一定的道理，但是從邏輯學目前的發展形式綜合來看我認為第一種提法顯然是不合適的，也就是說如果我承認了第一種觀點，那么模糊邏輯就是～種錯誤的邏輯，這顯然不是我欲討論的問題。我個人傾向于贊成第二和第三種觀點，第二種觀點顯然我必須贊成，那么對于第三種我重點的討論一下。邏輯的工具論可以分為激進工具論與溫和工具論兩種，激進工具論者認為邏輯純粹是一種為人們服務的工具而己，沒有正確與錯誤的劃分，只能看其是否方便實用；而溫和工具論者則認為，邏輯有正確與錯誤之分，凡具有保真性的邏輯就是正確的邏輯；但邏輯的選擇則是相對于特定的目的是否方便與充分實用而言的。激進論的觀點顯然過于絕對，他們對邏輯這門科學的定位是不正確的，溫和工具論的觀點比起絕對工具論來更能夠讓人接受。具體到模糊邏輯而言，它是邏輯學這門學科的一個分支學科，其基本的邏輯原理與傳統邏輯是大體一致的，它只是對傳統邏輯的一些很難解決的問題從模糊的角度來加以解釋和論證，它也是一種正確的邏輯，同時它也是一門工具，目前，模糊邏輯已經應用于很多高科技領域，例如，運用模糊邏輯實現對病人的診斷；運用模糊邏輯實現對機器運行的自動控制等等。
(二)對模糊邏輯的定位
對邏輯的分類而言，不同的論者有不同的劃分方法。在各種劃分方法之中，我本人比較贊成陳波的分類。陳波把邏輯分為：(1)基本邏輯，(2)應用邏輯，(3)廣義邏輯三大類。我個人認為在這里模糊邏輯被劃分到應用邏輯之列我認為是很恰當的，在模糊邏輯中并無太多的高深理論要大家去研究，而最為重要的是如何把模糊推理應用于具體的實踐之中使之轉化為科技成果。
可以看出，模糊邏輯是一種正確的邏輯，同時它也是一門工具，模糊邏輯的許多理論對傳統的二值邏輯是非常有益的補充。
第4篇：經典邏輯推理問題范文
關于中醫診療術語體系規范化的研究
近些年來，盡管中醫界對臨床術語的規范化研究引起了高度重視，先后開展并制定了各科病證診療評定的國家標準，但由于出版的高等院校教材、制定的標準以及中醫辭典所涉及內容存在著不一致性，又出現了新的不規范，這對中醫的教學、臨床以及科研，學科間的交流與溝通造成了一定的困難，從某種程度上說，這也成為了制約中醫診斷學科現代化的因素之一[1].
對策：針對目前這些不規范的問題，可先通過歸類的方法進行梳理，思路如下：①可按名詞術語的所屬性質進行歸類， 比如：癥狀、證、病;②可按漢字筆劃進行歸類;③可按名詞術語漢語拼音的頭一個字母的順序歸類;③可按漢字筆劃進行歸類;④可按系統歸類： 對癥狀而言，可按照四診排列的順序進行分類; 對證名而言可按辨證系統分類， 如八綱辨證、氣血津液辨證、臟腑辨證等;病名可按照臟腑系統分幾大類， 如心病類、脾病類等。
下面就具體的問題，筆者做一些探討：首先就是癥的名詞術語規范，癥狀的描述，因地方文化的不同及中國文字的豐富性，導致癥狀名稱各異，如“不寐”有 “不眠”“失眠”“不得臥”之別;“小便不利”又有“小便不爽”“小溲不利”之稱，這些癥狀的描述不同都將影響到癥狀標準化的程度，可通過確定其標準名稱逐漸的規范，其余就做“別名”處理，標注在該名詞術語后面的括號內。
癥的術語規范尤其需要對容易混淆的癥狀加以區分，比如惡寒和畏寒，呃逆和噯氣等。還應對癥名的描述盡可能進行分級處理[2],使之對病證的判斷更為準確，如出汗可分為無汗、少汗、微有汗出、汗出不徹、大汗淋漓、自汗、盜汗等。發熱又可分為微熱、低熱、壯熱、煩熱、潮熱、身熱夜甚、夜熱早涼等。統一癥名后應對每一種癥名做出確切的解釋，如：角弓反張是指項背強急，腰背反折，身體仰后如弓。見于肝風內動證，或急性熱病、驚風、破傷風等。其次，是對證候名稱的規范化。各科的常見證候必須要盡量的統一。對于辨證實質內容相同，只是病理稱謂有異的多個證名，一般選擇較為規范、常用、確切者列于前作為正名，其余寫在該證名詞術語后括弧內，如風寒犯肺證(風寒束肺證，風寒襲肺證)等。
再次就是病名的規范化，筆者認為可按如下分類方法：①以癥狀命名的病名;②不成熟的病名;③按類病來分病名中醫古籍中有許多類病，如氣厥、風厥、痰厥、酒厥、血厥等，有的雖然名稱相近，但病理本質相差甚遠，理應重新分化，明確其新的內涵和外延。④不常出現的病名，由于年代久遠，文字變遷，從表面理解，文字不夠通俗易懂，但臨床療效上卻有很高的指導價值。如狐惑病，與“白塞氏病”極為近似;卑惵，讀音拗口，其實就是郁病類疾病的一種表現。對于這樣的疾病不應該貿然否定或摒棄;⑤新創的病名，如艾滋病，SARS;⑥借用西醫病名對于一些無證可辨的疾病，如乙肝病毒攜帶者，嗜鉻細胞瘤等，可借用西醫的病名。
中醫診斷信息處理方法的研究
隨著科學技術的不斷進步，現代信息技術介入了該領域，至今為止，國內有關的中醫診療信息系統已有140多個[3],但離真正的臨床要求還有很大差距，專家診斷系統還是無法協助臨床醫生對一些復雜疾病做出相應判斷。有關中醫信息處理技術的研究目前也存在一些技術難題，總體進展緩慢1.究其原因，主要是沒有對辨證論治的邏輯形式化問題從根本上處理，僅是針對一些專科疾病開發一些小系統，中醫診斷的思維過程是在許多不精確或者說在相互矛盾的條件下來進行辨證論治的，過去通常采用經典邏輯及推理技術，但這無法從根本上解決問題，因為這不符合中醫的思維模式。
對策：從中醫診斷處理方法上，多采用數理統計和邏輯推理兩種，其缺陷主要是推理機制單調，無法處理信息不一致情況下的問題，如能引入更為先進的推理技術， 如近似推理、不確定性推理及分級推理方法[6-9]或將協助解決一些復雜問題。另外，中醫診斷智能系統的技術亟待革新，過去的技術主要是采用符號計算方法來構建[10],缺點是很難自動完成知識更新，因此，如何利用當前的軟計算方法構建一個混合專家系統，在基于軟計算方法的基礎上，研究符合中醫診斷規則的算法，使得宏觀表征與微觀實現之間相互聯系，這就成為開發新系統的關鍵。
四診客觀化研究
眾所周知，目前在四診客觀化方面的研究存在著嚴重不足，就脈診客觀化來說，中醫的脈診理論深奧，不易掌握，所以，王叔和在《脈經》序里說：“心中易了，指下難明”.為解決“指下難明”的問題，近年來研制出了各式各樣的脈象檢測儀器。但是，眾多研究者在脈象檢測的方法學上意見不一，主要表現在：在脈象測試儀器的性能、規格以及檢測方法上尚未形成一致的標準，測試數據達不到規范化的要求。這是脈診客觀化的研究中存在的一些實際問題[11-13].在望診方面，舌象信息獲取技術已發展較為成熟[14],但除望舌外，其實望診還涵蓋了望神、望面色和望形體等。
相關的研究目前還處于空白。聲診也是中醫重要的診法之一，早在《黃帝內經》就指出可通過聞聽患者聲音來識別疾病，《素問·陰陽應象大論》曰∶“視喘息，聽音聲，而知所苦”.但由于中醫聲診的相關研究較少被關注到，因此，聲診的研究發展較為緩慢。目前國內外有關中醫聲診客觀化研究僅對五音、咳音做了一些零散的報道[15],且研究方式不一致，聲樣采集方案較多、聲音采集工具不一、聲音采集環境缺乏規范，缺乏系統的客觀化研究[16].
對策：四診客觀化的研究主要在中醫基礎理論的指導下進行，必須要重視四診合參，力求反應整體信息，目前大多數的中醫四診研究可以說是盲人摸象，僅從某個側面力圖模擬四診的一些特點，但這些研究都不能很好地體現中醫診斷學四診的本質特征。對于脈診客觀化而言，筆者認為這些瓶頸問題歸結一點是由于現代科技水平的限制，傳感器很難達到人手指的觸覺精度，特別是對于不同人群的脈搏的細節感知更是無法模擬，目前對脈象的認識僅停留在頻率、節律、振幅等的分析上 [17],脈診客觀化研究需要電子技術和信息處理技術的支持。其突破在于從定性分析走向定量分析;也許可以從一些特殊人群的脈象進行研究，從而找到突破口，比如妊娠脈象的研究。望診方面應該增加望神和望形體、面色方面的研究，望神可試圖從眼部特征挖掘出人體神的狀態，比如可以通過眼球的轉動頻率、眼球的移動速度等多個指標進行測量，從而找出神與眼部特征之間的關聯。
療效評價方法研究**中醫藥治療是立足于人體自身“狀態”的復雜性干預，其療效評價方法應體現辨證論治特點。然而，目前建立的“以研究目的為導向”臨床療效評價方法，存在著參數采集不全面、評價方法單一、評價標準和結果不能完全體現中醫學的整體觀念和以患者為中心的療效目標。只有建立一個公認、客觀的中醫臨床療效評價方法體系，才能對中醫藥的臨床治療方案進行科學分析和評價。
對策：在中醫藥療效評價方法研究上需要思考以下幾個問題：
①是不是所有的疾病都要評價中醫證的療效?梁茂新等[18]認為并非所有疾病都需要進行證候療效評價，如高血壓病，在療效評價時，若將參與辨證診斷的眩暈、頭痛、急躁易怒和腰酸膝軟等作為療效評價指標則會偏離療效評價的側重點，毫無疑問，應當以血壓的測量值作為療效判定的指標，能夠客觀反映本病的真實療效。如果是糖尿病則不能回避血糖值的高低問題，應當弄清哪些疾病所屬的證可以作為療效評價指標，哪些則不能，這是中醫療效評價指標研究整體性上應當解決的重要問題。
②證與量表在療效評價上的關系?盡管中醫把“證”作為體現中醫特色的療效評價指標，但“證”是有待規范的，而量表是通過比較嚴密的研究并得到學術界認可的，在具體應用時該如何取舍呢?這就涉及利用辨證規范的成果建立新的療效評價指標，重新建立一個體現中醫特點的量表問題。中醫藥臨床療效評價應體現中醫思維的特色，符合整體、動態的特點，實施多維評價，突出個體化、整體狀態的動態測量。
測量參數采集范圍應涵蓋宏觀、中觀、微觀3個方面，測量的結果除疾病的生物學的結局或變化、生活質量外，尤其應體現中醫特有的證的轉歸和變化。
中醫證本質的研究
關于證的現代研究持續了數十年，涉及到中醫診斷學諸多方面的內容，也取得了一些成果，但并未能推進中醫學基礎理論的進一步升華，甚至一些研究在開始的時候就偏離了中醫思維的方向。證本質的研究首先必須對證進行規范化，在證欠規范的前提下研究證的本質顯然是荒謬的，近些年來，中醫學界關于證本質的研究多如牛毛，先后涉及到病生理學、分子細胞、內分泌、蛋白表達及基因多態等諸多領域[19-24],然而，中醫學證的本質到底是什么?直至今日仍不能給出明確的認識。
對策：面對目前證本質研究中存在的困惑，對于證的本質的認識到底應該是什么呢?證，是一個復雜的系統，其內涵應該是豐富的，涵蓋了病因、病位、病性以及邪正關系，反映疾病發展過程中某一階段的病理變化，同時又受到天時、地域環境、精神因素、先天稟賦等諸多因素的影響[25].對于這些問題，證本質研究思路應做一些梳理：針對現階段證的不規范化，可以先從疾病的基本證候特點或證候規律著手進行研究。如臨床和實驗研究表明，肝郁證是圍絕經期綜合征婦女的最基本證候特征[26],那么，在進行證本質研究時，可忽略疾病不同證型的差異，可從病的基本特征研究其本質規律。由于證具有復雜性、動態性的特點，單個理化指標難以闡明其豐富的內涵，因此，證本質必須體現其整體性，將蛋白質組學、代謝組學等技術運用于證本質研究可能更為適宜，因為它們都是以“組”“群”的特點反映證的物質和功能基礎的。
結語
現階段，中醫診斷方面的科研工作盡管取得了令人矚目的成就，但總的說來仍有諸多現實性和關鍵性的問題并沒有得到較好解決。以上這些問題不管我們承認與否， 但都或多或少的客觀存在著，并給中醫診斷學科的發展和中醫學的進步帶來不同程度的障礙，如何才能突破當下中醫診斷學發展中的瓶頸問題是值得我們思考的，希望中醫學能在汲取西醫知識和現代科學的成就中不斷發展和壯大。
參 考 文 獻
[1] 朱建平。中醫術語規范化與中醫現代化國際化。中華中醫藥雜志，2006,21(1)：6-7
[2] 郭小青，郝保華。中醫診斷學名詞術語規范化研究思路探討。四川中醫，2004,22(7)：1-2
[3] 周昌樂，張志楓。智能中醫診斷信息處理技術研究進展與展望。中西醫結合學報，2006,4(6)：560-566
[4] 余江維，馬利莊，楊華元。中醫智能化診斷的研究現狀與展望。遼寧中醫雜志，2010,37(1)：50-52
[5] 劉磊，吳秋峰。脈診客觀化研究綜述。智能計算機與應用，2013,3(3)：20-22
[6] 劉少輝，劉清。Rough集及在近似推理中的應用。計算機應用，1999,19(5)：39-41
