“度的蕴含”与社会主义的实现——以克罗齐对历史唯物主义的解读为视角

意大利新黑格尔主义哲学家贝内德托·克罗齐基于其所构造的精神哲学,将"历史唯物主义"定位为"一般的经济科学",将"社会主义"视为"伦理学",认为二者在其精神哲学体系中呈现为一种相异的"度的蕴含"关系。然后在追求个别利益的经济学与追求普遍利益的伦理学之间,来把握历史唯物主义与社会主义的关系问题。虽然克罗齐精神一元论的哲学前提注定了他不能正确地认识人类历史和社会发展的科学规律,但克罗齐将伦理视野和价值维度引入对马克思历史唯物主义的解读中,对我们今天建设有中国特色社会主义的理论与实践依然具有重要的借鉴意义。

蕴含C_6的可图度序列

刻划了蕴含C6的可图度序列,并应用刻划定理证明了LaiC.H[1]给出的σ(C6,n)的值.

模糊Horn子句规则及其发现算法

模糊Horn子句规则可以用自然语言来表达人类知识。但是,发现模糊Horn子句规则及其蕴含度是比较困难的。该文从逻辑的观点出发,定义模糊Horn子句规则、支持度、蕴含度及其相关概念,分析模糊Horn子句规则发现的步骤,并给出发现算法的形式化描述。该算法结合了模糊Horn子句逻辑概念和Apriori发现算法,从给定的数量型数据库中发现模糊Horn子句规则。

数据库中的模糊逻辑规则发现

关联规则是数据库中的知识发现(KDD)领域的重要研究课题。模糊关联规则可以用自然语言来表达人类知识,近年来受到KDD研究人员的普遍关注。但是,目前大多数模糊关联规则发现方法仍然沿用经典关联规则发现中常用的支持度和置信度测度。事实上,模糊关联规则可以有不同的解释,而且不同的解释对规则发现方法有很大影响。从逻辑的观点出发,定义了模糊逻辑规则、支持度、蕴含度及其相关概念,提出了模糊逻辑规则发现算法,该算法结合了模糊逻辑概念和Apriori算法,从给定的定量数据库中发现模糊逻辑规则。

一种连续属性动态分类规则数据挖掘方法

连续属性的处理是当前分类规则中一个热点研究问题。以往的算法往往是建立在离散化过程的基础上进行的,然而,该类方法不但会破坏数据中信息的精度,同时也使得概念的转换十分困难。文章在分析了以往算法的基础上,提出了利用包含度和蕴含度的方法进行连续属性的分类规则学习,并对该种方法的属性约简问题进行了讨论。可以看出,通过该文的研究较好地解决了数据精度和动态概念挖掘的问题,利用包含度和蕴含度的方法是一个十分有价值的研究方向。