Notice bibliographique
Résumé
Inference as the basic mechanism of thought is one of the gifted abilities of human beings. It is recognized that a coherent theory and mathematical means are needed for dealing with formal causal inferences. This paper presents a novel denotational mathematical means for formal inferences known as Inference Algebra (IA). IA is structured as a set of algebraic operators on a set of formal causations. The taxonomy and framework of formal causal inferences of IA are explored in three categories: (a) Logical inferences on Boolean, fuzzy, and general logic causations; (b) Analytic inferences on general functional, correlative, linear regression, and nonlinear regression causations; and (c) Hybrid inferences on qualification and quantification causations. IA introduces a calculus of discrete causal differential and formal models of causations; based on them nine algebraic inference operators of IA are created for manipulating the formal causations. IA is one of the basic studies towards the next generation of intelligent computers known as cognitive computers. A wide range of applications of IA are identified and demonstrated in cognitive informatics and computational intelligence towards novel theories and technologies for machine-enabled inferences and reasoning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».