论文题目确定方法

论文题目确定方法

1、首先得确定自己论文的大致内容并依此先拟一个初步的题目。可以先给自己的论文列一个提纲，根据提纲写文章内容可以使论文层次分明，进一步提炼出文章的重点。以科技论文为例，文章结构一般包含四个部分。 2、写完论文的主要内容会对自己的论文有一个整体性的清晰和细致的理解，这时可以用简短的几句话概括论文的核心内容，即论文摘要，并提炼出关键词。这可以让作者进一步提炼自己论文内容的核心和创新点。通常通过一篇论文的题目就可以看出论文的主要内容和创新之处。 3、如果论文需要发表的话，在正式确定论文题目之前还可以在多个论文查询网站上搜索一下自己定的题目是否有跟其他人的论文题目重复，也可以参考一下其他的同行作者是怎样给自己的论文定题目的。

有以下五种方法：

1.揭示课题的实质。这种形式的标题，高度概括全文内容，往往就是文章的中心论点。它具有高度的明确性，便于读者把握全文内容的核心。诸如此类的标题很多，也很普遍。如《科学技术是第一生产力》、《发展才是硬道理》、《中国发展离不开世界》等。2.提问式。这类标题用设问句的方式，隐去要回答的内容，实际上作者的观点是十分明确的，只不过语意婉转，需要读者加以思考罢了。这种形式的标题因其观点含蓄，容易激起读者的注意。如《“二胎”政策放不放行?》、 《谁为环境恶化埋单?》等。3.交代内容范围。这种形式的标题，从其本身的角度看，看不出作者所指的观点，只是对文章内容的范围做出限定。拟定这种标题，一方面是文章的主要论点难以用一句简短的话加以归纳;另一-方面，交代文章内.容的范围，可引起同仁读者的注意,以求引起共鸣。这种形式的标题也较普遍。如《我国农村经济体制改革若干问题探讨》、《论转型期中国中央与地方的关系》、《论西方发达国家贸易自由化政策的两面性》等。

4.用判断句式。这种形式的标题给予全文内容的限定，可伸可缩,具有很大的灵活性。文章研究对象是具体的,面较小，但引申的思想又须有很强的概括性，面较宽。这种从小处着眼，大处着手的标题，有利于科学思维和科学研究的拓展。如《经济发展与环境污染的脱钩分析》、《社会进步与道德滑坡》、《人口增长与可持续发展》等。5.用形象化的语句。如《一个鼓舞人心的决战口号》、《朝鲜正透出缕缕改革开放的曙光)》《虚拟器件--虚拟化技术的新利刃》等。

不确定性推理方法研究论文题目

为两大类、一类称为模型方法另一类称为控制方法。 不确定性推理中需要解决的基本问题有:不确定性的表示问题包括不...百度教育人工智能基础知识(4)——不确定性推理(Uncertainty...1. 概念 不确定性推理是指从不确定性的初始证据出发,通过运用不确定性的知识, 推出具有一定程度的不确定性但却合理或近乎合理的结论的思维过程。 不2. 分类 不确定性推理方法主要分为控制方法和模型方法两类。 模型方法 数值模型方法 基于概率 概率方法(纯概率法应用受限) 贝叶斯方法 可信度方法 证据理论3. 基本问题 所有的不确定性推理方法都必须解决3个问题: (1

人工智能与现今逻辑学的发展-.〔摘要〕 本文认为，计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。至少在21世纪早期，逻辑学将重点关注下列论题：（1）如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。 〔关键词〕 人工智能，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑 现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑采纳了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。 本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，……由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。 实际上，在20世纪中后期，就已经开始了现代逻辑与人工智能（记为AI）之间的相互融合和渗透。例如，哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源，但逻辑（包括哲学逻辑）在AI中发挥了特别突出的作用。某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理 的理论；基于几乎同样的理由，AI研究者也在进行类似的探索，这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴，甚至在逐渐融合在一起。例如，AI特别关心下述课题： ·效率和资源有限的推理； ·感知； ·做计划和计划再认； ·关于他人的知识和信念的推理； ·各认知主体之间相互的知识； ·自然语言理解； ·知识表示； ·常识的精确处理； ·对不确定性的处理，容错推理； ·关于时间和因果性的推理； ·解释或说明； ·对归纳概括以及概念的学习。[①] 21世纪的逻辑学也应该关注这些问题，并对之进行研究。为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展，使其研究成果在AI中具有可应用性。 我认为，至少是21世纪早期，逻辑学将会重点关注下述几个领域，并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果：（1）如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。 1．常识推理中的某些弗协调、非单调和容错性因素 AI研究的一个目标就是用机器智能模拟人的智能，它选择各种能反映人的智能特征的问题进行实践，希望能做出各种具有智能特征的软件系统。AI研究基于计算途径，因此要建立具有可操作性的符号模型。一般而言，AI关于智能系统的符号模型可描述为：由一个知识载体（称为知识库KB）和一组加载在KB上的足以产生智能行为的过程（称为问题求解器PS）构成。经过20世纪70年代包括专家系统的发展，AI研究者逐步取得共识，认识到知识在智能系统中力量，即一般的智能系统事实上是一种基于知识的系统，而知识包括专门性知识和常识性知识，前者亦可看做是某一领域内专家的常识。于是，常识问题就成为AI研究的一个核心问题，它包括两个方面：常识表示和常识推理，即如何在人工智能中清晰地表示人类的常识，并运用这些常识去进行符合人类行为的推理。显然，如此建立的常识知识库可能包含矛盾，是不协调的，但这种矛盾或不协调应不至于影响到进行合理的推理行为；常识推理还是一种非单调推理，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论；常识推理也是一种可能出错的不精确的推理模式，是在容许有错误知识的情况下进行的推理，简称容错推理。而经典逻辑拒斥任何矛盾，容许从矛盾推出一切命题；并且它是单调的，即承认如下的推理模式：如果p?r，则pùq?r；或者说，任一理论的定理属于该理论之任一扩张的定理集。因此，在处理常识表示和常识推理时，经典逻辑应该受到限制和修正，并发展出某些非经典的逻辑，如次协调逻辑、非单调逻辑、容错推理等。有人指出，常识推理的逻辑是次协调逻辑和非单调逻辑的某种结合物，而后者又可看做是对容错推理的简单且基本的情形的一种形式化。[②] “次协调逻辑”（Paraconsistent Logic）是由普里斯特、达·科斯塔等人在对悖论的研究中发展出来的，其基本想法是：当在一个理论中发现难以克服的矛盾或悖论时，与其徒劳地想尽各种办法去排除 或防范它们，不如干脆让它们留在理论体系内，但把它们“圈禁”起来，不让它们任意扩散，以免使我们所创立或研究的理论成为“不足道”的。于是，在次协调逻辑中，能够容纳有意义、有价值的“真矛盾”，但这些矛盾并不能使系统推出一切，导致自毁。因此，这一新逻辑具有一种次于经典逻辑但又远远高于完全不协调系统的协调性。次协调逻辑家们认为，如果在一理论T中，一语句A及其否定?A都是定理，则T是不协调的；否则，称T是协调的。如果T所使用的逻辑含有从互相否定的两公式可推出一切公式的规则或推理，则不协调的T也是不足道的(trivial)。因此，通常以经典逻辑为基础的理论，如果它是不协调的，那它一定也是不足道的。这一现象表明，经典逻辑虽可用于研究协调的理论，但不适用于研究不协调但又足道的理论。达·科斯塔在20世纪60年代构造了一系列次协调逻辑系统Cn（1≤n≤w），以用作不协调而又足道的理论的逻辑工具。对次协调逻辑系统Cn的特征性描述包括下述命题：(i)矛盾律?(Aù?A)不普遍有效；(ii)从两个相互否定的公式A和?A推不出任意公式；即是说，矛盾不会在系统中任意扩散，矛盾不等于灾难。(iii)应当容纳与(i)和(ii)相容的大多数经典逻辑的推理模式和规则。这里，(i)和(ii)表明了对矛盾的一种相对宽容的态度，(iii)则表明次协调逻辑对于经典逻辑仍有一定的继承性。 在任一次协调逻辑系统Cn(1≤n≤w)中，下述经典逻辑的定理或推理模式都不成立： ?(Aù?A) Aù?A→B A→(?A→B) (AA)→B (AA)→?B A→A (?Aù(AúB))→B (A→B)→(?B→?A) 若以C0为经典逻辑，则系列C0, C1, C2,… Cn,… Cw使得对任正整数i有Ci弱于Ci-1，Cw是这系列中最弱的演算。已经为Cn设计出了合适的语义学，并已经证明Cn相对于此种语义是可靠的和完全的，并且次协调命题逻辑系统Cn还是可判定的。现在，已经有人把次协调逻辑扩展到模态逻辑、时态逻辑、道义逻辑、多值逻辑、集合论等领域的研究中，发展了这些领域内的次协调理论。显然，次协调逻辑将会得到更进一步的发展。[③] 非单调逻辑是关于非单调推理的逻辑，它的研究开始于20世纪80年代。1980年，D·麦克多莫特和J·多伊尔初步尝试着系统发展一种关于非单调推理的逻辑。他们在经典谓词演算中引入一个算子M，表示某种“一致性”断言，并将其看做是模态概念，通过一定程序把模态逻辑系统T、S4和S5翻译成非单调逻辑。B·摩尔的论文《非单调逻辑的语义思考》（1983）据认为在非单调逻辑方面作出了令人注目的贡献。他在“缺省推理”和“自动认知推理”之间做了区分，并把前者看作是在没有任何相反信息和缺少证据的条件下进行推理的过程，这种推理的特征是试探性的：根据新信息，它们很可能会被撤消。自动认知推理则不是这种类型，它是与人们自身的信念或知识相关的推理，可用它模拟一个理想的具有信念的有理性的代理人的推理。对于在计算机和人工智能中获得成功的应用而言，非单调逻辑尚需进一步发展。 2．归纳以及其他不确定性推理 人类智能的本质特征和最高表现是创造。在人类创造的过程中，具有必然性的演绎推理固然起重要作用，但更为重要的是具有某种不确定性的归纳、类比推理以及模糊推理等。因此，计算机要成功地模拟人的智能，真正体现出人的智能品质，就必须对各种具有不确定性的推理模式进行研究。 首先是对归纳推理和归纳逻辑的研究。这里所说的“归纳推理”是广义的，指一切扩展性推理，它们的结论所断定的超出了其前提所断定的范围，因而前提的真无法保证结论的真，整个推理因此缺乏必然性。具体说来，这种意义的“归纳”包括下述内容：简单枚举法；排除归纳法，指这样一些操作：预先通过观察或实验列出被研究现象的可能的原因，然后有选择地安排某些事例或实验，根据某些标准排除不相干假设，最后得到比较可靠的结论；统计概括：从关于有穷数目样本的构成的知识到关于未知总体分布构成的结论的推理；类比论证和假说演绎法，等等。尽管休谟提出着名的“归纳问题”，对归纳推理的合理性和归纳逻辑的可能性提出了深刻的质疑，但我认为，（1）归纳是在茫茫宇宙中生存的人类必须采取也只能采取的认知策略，对于人类来说具有实践的必然性。（2）人类有理由从经验的重复中建立某种确实性和规律性，其依据就是确信宇宙中存在某种类似于自然齐一律和客观因果律之类的东西。这一确信是合理的，而用纯逻辑的理由去怀疑一个关于世界的事实性断言则是不合理的，除非这个断言是逻辑矛盾。（3）人类有可能建立起局部合理的归纳逻辑和归纳方法论。并且，归纳逻辑的这种可能性正在计算机科学和人工智能的研究推动下慢慢地演变成现实。恩格斯早就指出，“社会一旦有技术上的需要，则这种需要比十所大学更能把科学推向前进。”[④] 有人通过指责现有的归纳逻辑不成熟，得出“归纳逻辑不可能”的结论，他们的推理本身与归纳推理一样，不具有演绎的必然性。（4）人类实践的成功在一定程度上证明了相应的经验知识的真理性，也就在一定程度上证明了归纳逻辑和归纳方法论的力量。毋庸否认，归纳逻辑目前还很不成熟。有的学者指出，为了在机器的智能模拟中克服对归纳模拟的困难而有所突破，应该将归纳逻辑等有关的基础理论研究与机器学习、不确定推理和神经网络学习模型与归纳学习中已有的成果结合起来。只有这样，才能在已有的归纳学习成果上，在机器归纳和机器发现上取得新的突破和进展。[⑤] 这是一个极有价值且极富挑战性的课题，无疑在21世纪将得到重视并取得进展。 再谈模糊逻辑。现实世界中充满了模糊现象，这些现象反映到人的思维中形成了模糊概念和模糊命题，如“矮个子”、“美人”、“甲地在乙地附近”、“他很年轻”等。研究模糊概念、模糊命题和模糊推理的逻辑理论叫做“模糊逻辑”。对它的研究始于20世纪20年代，其代表性人物是L·A·查德和P·N·马林诺斯。模糊逻辑为精确逻辑（二值逻辑）解决不了的问题提供了解决的可能，它目前在医疗诊断、故障检测、气象预报、自动控制以及人工智能研究中获得重要应用。显然，它在21世纪将继续得到更大的发展。 3．广义内涵逻辑 经典逻辑只是对命题联结词、个体词、谓词、量词和等词进行了研究，但在自然语言中，除了这些语言成分之外，显然还存在许多其他的语言成分，如各种各样的副词，包括模态词“必然”、“可能”和“不可能” 、时态词“过去”、“现在”和“未来”、道义词“应该”、“允许”、“禁止”等等，以及各种认知动词，如“思考”、“希望”、“相信”、“判断”、“猜测”、“考虑”、“怀疑”，这些认知动词在逻辑和哲学文献中被叫做“命题态度词”。对这些副词以及命题态度词的逻辑研究可以归类为“广义内涵逻辑”。 大多数副词以及几乎所有命题态度词都是内涵性的，造成内涵语境，后者与外延语境构成对照。外延语境又叫透明语境，是经典逻辑的组合性原则、等值置换规则、同一性替换规则在其中适用的语境；内涵语境又称晦暗语境，是上述规则在其中不适用的语境。相应于外延语境和内涵语境的区别，一切语言表达式（包括自然语言的名词、动词、形容词直至语句）都可以区分为外延性的和内涵性的，前者是提供外延语境的表达式，后者是提供内涵性语境的表达式。例如，杀死、见到、拥抱、吻、砍、踢、打、与…下棋等都是外延性表达式，而知道、相信、认识、必然、可能、允许、禁止、过去、现在、未来等都是内涵性表达式。 在内涵语境中会出现一些复杂的情况。首先，对于个体词项来说，关键性的东西是我们不仅必须考虑它们在现实世界中的外延，而且要考虑它们在其他可能世界中的外延。例如，由于“必然”是内涵性表达式，它提供内涵语境，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。 这是因为：这个推理只考虑到“晨星”和“暮星”在现实世界中的外延，并没有考虑到它们在每一个可能世界中的外延，我们完全可以设想一个可能世界，在其中“晨星”的外延不同于“暮星”的外延。因此，我们就不能利用同一性替换规则，由该推理的前提得出它的结论：“晨星必然是暮星”。其次，在内涵语境中，语言表达式不再以通常是它们的外延的东西作为外延，而以通常是它们的内涵的东西作为外延。以“达尔文相信人是从猿猴进化而来的”这个语句为例。这里，达尔文所相信的是“人是从猿猴进化而来的”所表达的思想，而不是它所指称的真值，于是在这种情况下，“人是从猿猴进化而来的”所表达的思想（命题）就构成它的外延。再次，在内涵语境中，虽然适用于外延的函项性原则不再成立，但并不是非要抛弃不可，可以把它改述为新的形式：一复合表达式的外延是它出现于外延语境中的部分表达式的外延加上出现于内涵语境中的部分表达式的内涵的函项。这个新的组合性或函项性原则在内涵逻辑中成立。 一般而言，一个好的内涵逻辑至少应满足两个条件：（i）它必须能够处理外延逻辑所能处理的问题；（ii）它还必须能够处理外延逻辑所不能处理的难题。这就是说，它既不能与外延逻辑相矛盾，又要克服外延逻辑的局限。这样的内涵逻辑目前正在发展中，并且已有初步轮廓。从术语上说，内涵逻辑除需要真、假、语句真值的同一和不同、集合或类、谓词的同范围或不同范围等外延逻辑的术语之外，还需要同义、内涵的同一和差异、命题、属性或概念这样一些术语。广而言之，可以把内涵逻辑看作是关于象“必然”、“可能”、“知道”、“相信”，“允许”、“禁止”等提供内涵语境的语句算子的一般逻辑。在这种广义之下，模态逻辑、时态逻辑、道义逻辑、认知逻辑、问题逻辑等都是内涵逻辑。不过，还有一种狭义的内涵逻辑，它可以粗略定义一个内涵逻辑是一个形式语言，其中包括（1）谓词逻辑的算子、量词和变元，这里的谓词逻辑不必局限于一阶谓词逻辑，也可以是高阶谓词逻辑；（2）合式的λ—表达式，例如(λx)A，这里A是任一类型的表达式，x是任一类型的变元，(λx)A本身是一函项，它把变元x在其中取值的那种类型的对象映射到A所属的那种类型上；（3）其他需要的模态的或内涵的算子，例如�，ù、ú。而一个内涵逻辑的解释，则由下列要素组成：（1）一个可能世界的非空集W；（2）一个可能个体的非空集D；（3）一个赋值，它给系统内的表达式指派它们在每w∈W中的外延。对于任一的解释Q和任一的世界w∈W，判定内涵逻辑系统中的任一表达式X相对于解释Q在w∈W中的外延总是可能的。这样的内涵逻辑系统有丘奇的LSD系统，R·蒙塔古的IL系统，以及E·N·扎尔塔的FIL系统等。[⑥] 在各种内涵逻辑中，认识论逻辑（epistemic logic）具有重要意义。它有广义和狭义之分。广义的认识论逻辑研究与感知（perception）、知道、相信、断定、理解、怀疑、问题和回答等相关的逻辑问题，包括问题逻辑、知道逻辑、相信逻辑、断定逻辑等；狭义的认识论逻辑仅指知道和相信的逻辑，简称“认知逻辑”。冯·赖特在1951年提出了对“认知模态”的逻辑分析，这对建立认知逻辑具有极大的启发作用。J·麦金西首先给出了一个关于“知道”的模态逻辑。A·帕普于1957年建立了一个基于6条规则的相信逻辑系统。J·亨迪卡于60年代出版的《知识和信念》一书是认知逻辑史上的重要着作，其中提出了一些认知逻辑的系统，并为其建立了基于“模型集”的语义学，后者是可能世界语义学的先导之一。当今的认知逻辑纷繁复杂，既不成熟也面临许多难题。由于认知逻辑涉及认识论、心理学、语言学、计算机科学和人工智能等诸多领域，并且认知逻辑的应用技术，又称关于知识的推理技术，正在成为计算机科学和人工智能的重要分支之一，因此认知逻辑在20世纪中后期成为国际逻辑学界的一个热门研究方向。这一状况在21世纪将得到继续并进一步强化，在这方面有可能出现突破性的重要结果。 4．对自然语言的逻辑研究 对自然语言的逻辑研究有来自几个不同领域的推动力。首先是计算机和人工智能的研究，人机对话和通讯、计算机的自然语言理解、知识表示和知识推理等课题，都需要对自然语言进行精细的逻辑分析，并且这种分析不能仅停留在句法层面，而且要深入到语义层面。其次是哲学特别是语言哲学，在20世纪哲学家们对语言表达式的意义问题倾注了异乎寻常的精力，发展了各种各样的意义理论，如观念论、指称论、使用论、言语行为理论、真值条件论等等，以致有人说，关注意义成了20世纪哲学家的职业病。再次是语言学自身发展的需要，例如在研究自然语言的意义问题时，不能仅仅停留在脱离语境的抽象研究上面，而要结合使用语言的特定环境去研究，这导致了语义学、语用学、新修辞学等等发展。各个方面发展的成果可以总称为“自然语言逻辑”，它力图综合后期维特根斯坦提倡的使用论 ，J·L·奥斯汀、J·L·塞尔等人发展的言语行为理论，以及P·格赖斯所创立的会话含义学说等成果，透过自然语言的指谓性和交际性去研究自然语言中的推理。 自然语言具有表达和交际两种职能，其中交际职能是自然语言最重要的职能，是它的生命力之所在。而言语交际总是在一定的语言环境（简称语境）中进行的，语境有广义和狭义之分。狭义的语境仅指一个语词、一个句子出现的上下文。广义的语境除了上下文之外，还包括该语词或语句出现的整个社会历史条件，如该语词或语句出现的时间、地点、条件、讲话的人（作者）、听话的人（读者）以及交际双方所共同具有的背景知识，这里的背景知识包括交际双方共同的信念和心理习惯，以及共同的知识和假定等等。这些语境因素对于自然语言的表达式（语词、语句）的意义有着极其重要的影响，这具体表现在：（i）语境具有消除自然语言语词的多义性、歧义性和模糊性的能力，具有严格规定语言表达式意义的能力。（ii）自然语言的句子常常包含指示代词、人称代词、时间副词等，要弄清楚这些句子的意义和内容，就要弄清楚这句话是谁说的、对谁说的、什么时候说的、什么地点说的、针对什么说的，等等，这只有在一定的语境中才能进行。依赖语境的其他类型的语句还有：包含着象“有些”和“每一个”这类量化表达式的句子的意义取决于依语境而定的论域，包含着象“大的”、“冷的”这类形容词的句子的意义取决于依语境而定的相比较的对象类；模态语句和条件语句的意义取决于因语境而变化的语义决定因素，如此等等。（iii）语言表达式的意义在语境中会出现一些重要的变化，以至偏离它通常所具有的意义（抽象意义），而产生一种新的意义即语用涵义。有人认为，一个语言表达式在它的具体语境中的意义，才是它的完全的真正的意义，一旦脱离开语境，它就只具有抽象的意义。语言的抽象意义和它的具体意义的关系，正象解剖了的死人肢体与活人肢体的关系一样。逻辑应该去研究、理解、把握自然语言的具体意义，当然不是去研究某一个（或一组）特定的语句在某个特定语境中唯一无二的意义，而是专门研究确定自然语言具体意义的普遍原则。[⑦] 美国语言学家保罗·格赖斯把语言表达式在一定的交际语境中产生的一种不同于字面意义的特殊涵义，叫做“语用涵义”、“会话涵义”或“隐涵”（implicature），并于1975年提出了一组“交际合作原则”，包括一个总则和四组准则。总则的内容是：在你参与会话时，你要依据你所参与的谈话交流的公认目的或方向，使你的会话贡献符合这种需要。仿照康德把范畴区分为量、质、关系和方式四类，格赖斯提出了如下四组准则： （1）数量准则：在交际过程中给出的信息量要适中。 a．给出所要求的信息量； b．给出的信息量不要多于所要求的信息量。 （2）质量准则：力求讲真话。 a．不说你认为假的东西。 b．不说你缺少适当证据的东西。 （3）关联准则：说话要与已定的交际目的相关联。 （4）方式准则：说话要意思明确，表达清晰。 a．避免晦涩生僻的表达方式； b．避免有歧义的表达方式； c．说话要简洁； d．说话要有顺序性。[⑧] 后来对这些原则提出了不少修正和补充，例如有人还提出了交际过程中所要遵守的“礼貌原则”。只要把交际双方遵守交际合作原则之类的语用规则作为基本前提，这些原则就可以用来确定和把握自然语言的具体意义（语用涵义）。实际上，一个语句p的语用涵义，就是听话人在具体语境中根据语用规则由p得到的那个或那些语句。更具体地说，从说话人S说的话语p推出语用涵义q的一般过程是： （i）S说了p； （ii）没有理由认为S不遵守准则，或至少S会遵守总的合作原则； （iii）S说了p而又要遵守准则或总的合作原则，S必定想表达q； （iv）S必然知道，谈话双方都清楚：如果S是合作的，必须假设q； （v）S无法阻止听话人H考虑q； （vi）因此，S意图让H考虑q，并在说p时意味着q。 试举二例： （1）a站在熄火的汽车旁，b向a走来。a说：“我没有汽油了。”b说：“前面拐角处有一个修车铺。”这里a与b谈话的目的是：a想得到汽油。根据关系准则，b说这句话是与a想得到汽油相关的，由此可知：b说这句话时隐涵着：“前面的修车铺还在营业并且卖汽油。” （2）某教授写信推荐他的学生任某项哲学方面的工作，信中写到：“亲爱的先生：我的学生c的英语很好，并且准时上我的课。”根据量的准则，应该提供所需要的信息量；作为教授，他对自己的学生的情况显然十分熟悉，也可以提供所需要的信息量，但他有意违反量的准则，在信中只用一句话来介绍学生的情况，任用人一旦接到这封信，自然明白：教授认为c不宜从事这项哲学工作。 并且，语用涵义还具有如下5个特点：（i）可取消性：在给原话语附加上某些话语之后，它原有的语用涵义可被取消。在例（1）中，若b在说“前面拐角处有一个修车铺”之后又补上一句：“不过它这时已经关门了”，则原有的语用涵义“你可从那里得到汽油”就被取消了。（ii）不可分离性：如果某话语在特定的语境中产生了语用涵义，则无论采用什么样的同义结构，该含义始终存在，因为它所依附的是话语的内容，而不是话语的形式。（iii）可推导性，前面已说明这一点。（iv）非规约性：语用涵义不能单独从话语本身推出来，除要考虑交际合作原则之类的语用规则之外，也需要假定通常的逻辑推理规则，并需要把上文语句、交际双方所共有的背景知识作为附加前提考虑在内。（v）不确定性：同一句话语在不同的语境中可以产生不同的语用涵义。显然，确定某个话语的语用涵义是一个极其复杂的过程，需要综合和分析、归纳和演绎的统一应用，因此具有一定的或然性。研究如何迅速有效地把握自然语言表达式在具体语境中的语用涵义，这正是自然语言逻辑所要完成的任务之一，它将在21世纪取得进展。

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5. XXX课程网上教学系统分析与设计

6. 数学CAI课件开发研究

7. 中等职业学校数学教学改革研究与探讨

8. 中等职业学校数学教学设计研究

9. 中等职业学校中外数学教学的比较研究

10. 中等职业学校数学教材研究

11. 关于数学学科案例教学法的探讨

12. 中外著名数学家学术思想探讨

13. 试论数学美

14. 数学中的研究性学习

15. 数字危机

16. 中学数学中的化归方法

17. 高斯分布的启示

特征检测又称误用检测，主要有以下五种方法：(1)基于专家系统的误用入侵检测专家系统是基于知识的检测中运用最多的一种方法。该方法将有关入侵的知识转化成if-then结构的规则，即将构成入侵所要求的条件转化为if部分，将发现入侵后采取的相应措施转化成then部分。当其中某个或某部分条件满足时，系统就判断为入侵行为发生。其中的if-then结构构成了描述具体攻击的规则库。条件部分，即if后的规则化描述，可根据审计事件得到，然后根据规则和行为进行判断，执行then后的动作。在具体实现中，专家系统需要从各种入侵手段中抽象出全面的规则化知识，需处理大量数据，在大型系统上尤为明显。因此，大多运用与专家系统类似的特征分析法。特征分析不是将攻击方法的语义描述转化为检测规则，而是在审计记录中能直接找到的信息形式。这样大大提高了检测效率。这种方法的缺陷也和所有基于知识的检测方法一样，即需要经常为新发现的系统漏洞更新知识库，而且由于对不同操作系统平台的具体攻击方法和审计方式可能不同，特征分析检测系统必须能适应这些不同。(2)基于模型推理的误用入侵检测模型推理是指结合攻击脚本来推断入侵行为是否出现。其中有关攻击者行为的知识被描述为：攻击目的，攻击者为达到此目的可能的行为步骤，以及对系统的特殊使用等。基于模型推理的误用检测方法工作过程如下：①根据攻击知识建立攻击脚本库，每一脚本都由一系列攻击行为组成；②用这些攻击脚本的子集来匹配当前行为模式，发现系统正面临的可能攻击；③将当前行为模式输入预测器模块，产生下一个需要验证的攻击脚本子集，并将它传给决策器；④决策器根据这些假设的攻击行为在审讨记录中的可能出现方式，将它们转换成与特定系统匹配的审计记录格式，然后在审计记录中寻找相应信息来判断这些行为模式是否为攻击行为。假设的初始攻击脚本子集应易于在审计记录中识别，并且出现频率很高。随着一些脚本被确认的次数增多，另一些脚本被确认的次数减少，从而攻击脚本不断地得到更新。模型推理方法对不确定性的推理有合理的数学理论基础，同时决策器使得攻击脚本可以与审计记录的上下文无关。另外，这种检测方法减少了需要处理的数据量。但其创建入侵检测模型的工作量比较大，并且决策器转换攻击脚本比较复杂。(3)基于状态转换分析的误用入侵检测状态转换分析是将状态转换图应用于入侵行为分析，它最早由R．Kemmerer提出。状态转换法将入侵过程看作一个行为序列，这个行为序列导致系统从初始状态转到被入侵状态。分析时首先针对每一种入侵方法确定系统的初始状态和被入侵状态，以及导致状态转换的转换条件，即导致系统进人被入侵状态必须执行的操作(特征事件)；然后用状态转换图来表示每一个状态和特征事件，这些事件被集成于模型中，所以检测时不需要一个个地查找审计记录。但是，状态转换是针对事件序列分析，所以不宜于分析十分复杂的事件，而且不能检测与系统状态无关的入侵。(4)基于条件概率的误用入侵检测基于条件概率的误用入侵检测方法将入侵方式对应于一个事件序列，然后通过观测事件发生的情况来推测入侵的出现。这种方法的依据是外部事件序列，根据贝叶斯定理进行推理。令ES表示某个事件序列，发生入侵的先验概率为P(Intrusion)，发生入侵时该事件序列ES出现的后验概率为P(ES Intrusion)，该事件序列出现的概率为e(ES)，则有由于通常情况下网络安全专家可以给出先验概率P(intrusion),由入侵报告及审计数据可得P(ESㄧintrusion)和于是有故可以通过事件序列的观测，推算出P(IntrusionㄧES)。基于条件概率的误用入侵检测方法是在概率理论基础上的一个普遍方法。它是对贝叶斯方法的改进，其缺点是先验概率难以给出，而且事件的独立性难以满足。(5)基于键盘监控的误用入侵检测该方法假设入侵对应特定的击键序列模式，然后监测用户击键模式，并将这一模式与入侵模式匹配，即能检测入侵。这种方法在没有操作系统支持的情况下，缺少捕获用户击键的可靠方法，而且同一种攻击存在无数击键方式表示。另外，假如没有击键语义分析，用户使用别名命令很容易欺这种检测技术。例如，用户注册的SHELL提供了简写命令序列工具，可以产生所谓的别名，类似宏定义。因为这种技术仅仅分析击键，所以不能够检测到恶意程序执行结果的自动攻击。但该方法相对容易实现。

如何确定论文题目方向

论文选题方向和方法：

一、毕业论文选题的方向

1.针对自己最有兴趣的现象、问题选题。作者对选题涉及的问题或现象有一定的研究基础，或有强烈的研究欲望，才有可能在选题确定之后，孜孜以求，最终写出有质量的论文。

2.围绕工作实践选题。理论研究是指导实践的。因此，论文选题决不可以脱离工作的实践。

3.立足科学的发展选题。科学在发展中，在它前进的每一步都会有新问题、新现象发生，都需要解决和解释。论文只有立足于科学的发展选题，才能写出有新意的好文章。

初写论文者易犯的毛病是选题过于宽泛，大而不当，论述起来面面俱到，很难作深入研究，写不出独到的东西。这一点在选题时应避免。

二、毕业论文选题的方法。

1.选前人没有研究过的问题。这类题目具有探索性、拓荒性，难度较大，但并非不可为，尤其是工会研究。

2.前人已经做过的题目，有的结论不对，或者还有探讨的余地。这类题目是对前人研究成果的发展性研究。如关于工会经费属性及特点的研究，已有多篇论文予以探讨，但尚未成定论，还可作为继续研究的选题。

3.有的题目已有别人讲过，但说法不一，甚至分歧很大。这类题目带有争鸣性质，如对于以实物抵顶工会经费当否问题的讨论等。对这类题目进行研究时，要在众说纷纭的基础上，提出自己的意见，应有新见解、新突破。

毕业论文选题的禁忌

1.忌脱离个人业务专长选题。只有在自己最熟悉的领域选题，才能充分依靠坚实的业务基础，结合工作实际进行深入的调查研究，把问题谈深谈透。

2.忌选题过大。小题目容易说透，大题目则很难说透。

3.忌选题不看文献资料。不看文献资料就不知道某个题目的来龙去脉，不了解前人是否已经作过，取得哪些成果，自己的意见前人是否已经说过。

1、确定毕业论文的选题方向，当毕业论文工作布置后，我们要遵循选题的基本原则，要在最短的时间里确定好选题的方向。另一个，从毕业论文的性质上分类的话，一般可分为两大类：一是社会主义现代化实践中提出的理论和实际问题，二是专业学科本身的发展存在这基本范围和基本的理论问题。大家可以根据自己的爱好和兴趣并结合自己的专业水准，尽快确定一个方向。 2、在初步的调查研究上选定毕业论文的具体题目，选题方向确定后，还需要通过进一步的研究和调查来确定选题的范围和最后的具体题目，其中，有两种方法大家可以运用，分别是浏览捕捉法和追溯验证法。 3、浏览捕捉法是通过大量阅读文献资料，以此确定题目的一种方法，但这种方法需要你阅读足够多的资料，并对资料做一个比较才行。浏览的主要目的是让你在消化资料的过程，提出问题并且去研究自己的课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究，主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解，不能看了一些资料，有了一点看法，就到此为止，急于动笔。也不能“先入为主”，以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考，在内容丰富的资料里吸取和反复的思考琢磨，这样才可以得出结论。 4、追溯验证法是一种先有拟想，然后再通过阅读资料加验证来确定选题的一种方法。此方法必须要有一定的想法，即根据自己平时的积累，初步确定准备研究的方向、题目或选题范围，但这种想法是否真正可行，心中没有太大的把握，故还需按着拟想的研究方向，跟踪追溯。

确定论文题目

确定论文选题的方法：

（一）研究主题：

研究主题是选题的第一环节，要对研究的主题/对象有一个初步的判断，这个主题/对象可以是自己头脑中突然闪现或是自己比较感兴趣的内容。经验是确定研究主题最快且选择出好的主题概率比较大一种研究主题来源，所以我们比较推荐这个方法来确定研究主题。

可以借助别人的力量去选择研究主题，比如查阅文献，通过对别人研究的总结，选择自己想要的研究主题。

除了上述两种来源，还有一种方式，可以通过一些资料来确定主题，比如查看每年的课题指南，从中挑选合适的，或是一些期刊发布的选题计划，或是一些新闻热点等。

需要注意的是，新闻热点由于具有传播时间的滞后性，在大多数人看到热点的时候，可能学界比较权威的专家已经研究过这个问题，且热点问题对于普通作者来说具有一定的难度，可能不容易发表，所以也不推荐普通作者选择热点问题来研究。

但课题指南和期刊选题计划还是具有一定研究指向的，可以从中选择自己想要研究的主题。

（二）研究问题：

选题的第二个环节是研究问题的确定。

研究问题需要根据研究主题展开，围绕研究主题选定一个具体的问题展开研究，这个问题可以是一个直接的疑问句，也可以是非疑问句，但无论哪种形式，这个问题必须是一个不可知的问题。

也就是说不经过调查就无法得到答案的问题，那些显而易见的问题不能算作学术论文的研究问题。研究问题有理论问题也有现实问题，对于普通作者来说，一般情况下要写理论问题，或是将现实问题理论化，为我们的研究找到理论的支撑，增强论证依据。

（三）研究方法：

选题的第三个环节是研究方法的确定。

学术论文写作的研究方法有很多，有思辨研究和实证研究，实证研究又包含量化研究、质化研究还有混合研究，量化研究包含实验研究、相关分析、调查研究，质化研究包含案例分析、深度访谈、文本/内容分析、扎根理论、田野调查、话语分析、民族志等。

选择哪种方法需要根据研究问题来定，且需要根据实际会使用哪种方法来定，比如人文学科的大部分人对量化研究不够熟悉，其相关方法也不会使用，那么就不适合选取这类方法。

还有部分人对这些方法都不够熟悉，那么可以学习一些比较容易的方法，比如扎根理论、内容分析等。

如何确定毕业论文的题目

一、毕业论文选题是毕业论文写作能否顺利完成的关键，应慎重从事，不要轻率马虎，最好一次选题成功。

二、根据参考性选题确定个人论文题目时，应充分考虑以下主客观条件：

1、个人的特长和兴趣。应当在自己特长的范围内选择自己兴趣较大的题目，否则成了命题作文，很难写出有特色的、满意的论文。

2、选题的理论价值和实用价值。应选择本学科中在理论上具有指导意义，对解决实际工作中存在的问题有实用价值的题目，如果你对某一选题有哪些理论应当总结、修正、发展;哪些实际工作中的问题应当解决，如何解决心中无数，免强写这样的题目也只能泛泛而论，质量不高。

(1)资料来源。主要考虑对拟选题目研究的历史和现状的资料是否初步掌握，需要的第一手资料有无可能取得，即没有现成资料又不能取得第一手资料的题目就很难研究下去。

(2)考虑时间、经费条件，选择难度和范围适中的题目。选题的难度过高、范围过大、很难在规定时间内完成，选题太易、范围太小又会影响论文本身价值和考生自身潜力的`发挥。

3、初步确定选题后，应准备一个书面材料，以便在与指导教师交流时将有关问题确定下来。书面材料的内容包括：

(1)明确所选题目研究所要达到的目的，即准备解决什么理论问题和实际应用问题。

(2)对研究的题目，自己掌握了哪些资料，还缺少哪些资料，准备怎样解决?

(3)对撰写所选题目论文的初步设想，列出论文的框架结构;论文分成哪几个部分，每一个部分写什么问题，从哪些方面来写，这也就是论文的粗纲。

(4)写作计划。根据自己的实际情况订出详细的提纲、论文初稿、论文定稿的时间安排和各阶段工作的大体步骤。

三、自行拟定论文题目时也应充分考虑主客观条件，即个人的特长和兴趣、选题的理论价值和实用价值。最好能结合自己的实际工作。

如何确定法学类论文题目

法学专业毕业论文题目选题参考

下面是我整理的法学专业毕业论文题目选题参考，希望对大家有所帮助。

1、加强诚信法律制度建设;

2、关于社会主义市场经济法律制度建设问题;

3、农村法治建设;

4、征地及移民安置法制建设;

5、完善征地的法制建设

6、外观设计知识产权保护的立法模式;

7、论科学技术与知识产权的互动关系;

8、商业秘密保护及其立法;

9、贸易中知识产权与物权冲突之解决原则;

10、中国知识产权保护与无过错责任原则之适用;

11、知识产权的间接侵权;

12、数字化图书馆时代知识产权问题;

13、侵害知识产权民事责任与知识产权请求权;

14、TRIPS(与贸易有关的.知识产权协议)与我国知识产权保护的刑事立法完善;

15、TRIPS协议与我国知识产权司法审查制度;

16、知识产权的权利冲突及其解决原则;

17、知识产权的私权性和权利让渡;

18、知识产权融资担保的方式;

19、企业电子商务活动中的知识产权保护;

20、知识产权、技术创新与企业竞争力;

21、知识产权诉讼中的禁令制度;

22、知识产权国际保护中的平行进口;

23、WIPO(世界知识产权组织)与 WTO(世界贸易组织)知识产权争端解决机制的比较;

24、知识产权的保护范围及侵权界定;

25、知识产权犯罪问题;

26、我国知识产权海关保护出口检查制度;

27、民间文学艺术作品的知识产权保护;

28、知识产权制度中的利益平衡原则;

29、知识产权出资制度的完善;

30、知识产权法与反不正当竞争法的关系;

首先，你要大概确定你选题的范围，即属于哪个部门法，刑法、民法、经济法、商法还是国际法，等等。这个可以根据兴趣或专业熟悉程度选择，标准不一。 其次，在选定了范围之后，对该部门法的基本内容做一个梳理，最方便的方法是找一本教科书，翻开目录页，该门课程的基本框架和基本内容一目了然，然后结合当时老师讲课的内容，对自己感兴趣或者有疑问或者有话可说的内容做一个标记，作为备选。 再次，找到一些选项之后，上网谷歌或者百度或者任何一种搜索方式，看看这个选题是否有足够多的资料支撑，是否有类似的论文可以参考，综合各种因素选出一个来。 还有，也可以采用从结果来推问题的方式。比如选一个社会热点事件，然后分析一下这个社会热点事件中具体蕴含哪些法律原理，然后选择一个方面开始展开讨论。