●緒論
第一章 概率命題邏輯
第一節 概率演算的常用規則
第二節 概率命題邏輯繫統Pr
第三節 Pr的一個子繫統繫列
第四節 貝葉斯定理及其應用
第二章 概率解釋及其發展
第一節 頻率解釋
第二節 邏輯解釋
第三節 主觀解釋
第四節 主觀解釋的新發展：主體交互解釋
第三章 認證邏輯與認證悖論
第一節 古典認證邏輯
第二節 貝葉斯認證邏輯
第三節 認證悖論
第四章 概率動態認知邏輯
第一節 概率認知邏輯（PEL）
第二節 概率動態認知邏輯（PDEL）
第五章 概率認知博弈邏輯
第一節 引論
第二節 概率認知博弈邏輯
第三節 基於PAL求解均衡
第四節 剔除算法邏輯刻畫的比較與分析
第六章 對合作博弈的邏輯分析
第一節 引論
第二節 穩定性和博弈解
第三節 特征函數聯盟博弈的邏輯刻畫
第四節 基於邏輯規則的夏普裡值計算
第七章 支持邏輯及其發展
第一節 邏輯的視角：非帕斯卡概率邏輯的支持理論
第二節 認知的視角：主觀概率判斷的支持理論
第三節 支持理論的形式闡述
第四節 小結與展望
第八章 歸納邏輯的認知基礎問題
第一節 三門問題的認知分析
第二節 “睡美人”問題的認知分析
第三節 貝葉斯推理的認知分析
第九章 因果化的歸納邏輯
第一節 穆勒五法的現代解讀
第二節 因果陳述句邏輯繫統
第三節 因果陳述邏輯推進了歸納邏輯的發展
第四節 因果陳述句邏輯與機器語言
第十章 歸納邏輯在人工智能中的應用
第一節 歸納邏輯與人工智能概述
第二節 歸納邏輯程序設計概述
第三節 歸納推理與機器學習
第十一章 人工智能中的不確定推理
第一節 貝葉斯網絡
第二節 貝葉斯網的推理模式
第三節 主觀貝葉斯方法
第四節 確定性因子方法
第十二章 基於認知的神經網絡及其應用
第一節 神經網絡概論
第二節 模糊邏輯與神經網絡
第三胞自動機與神經網絡
第四節 基於遺傳算法的人工生命進化模型
第十三章 現代歸納邏輯與信息檢索技術
第一節 信息搜索技術概述
第二節 信息檢索模型的邏輯
第三節 網絡信息搜索技術的邏輯
第十四章 模糊邏輯、數據挖掘與知識發現
第一節 模糊邏輯概論
第二節 數據挖掘概論
第三節 知識發現概論
第四節 基於模糊邏輯的數據挖掘之應用
第五節 數據挖掘與知識發現
第十五章 決策邏輯及其應用
第一節 決策與決策邏輯
第二節 群體科學決策概論
第三節 決策邏輯在群體性決策中的應用
第四節 管理創新中的決策邏輯
第五節 政治發展中的決策邏輯
第十六章 認證邏輯及其應用
第一節 經典認證邏輯概論
第二節 基於歸納概率的認證邏輯
第三節 認證邏輯對法學理論創新的啟示
第十七章 進化邏輯及其應用
第一節 進化邏輯的理論與發展
第二節 進化邏輯與人工智能的認知交叉
第三節 進化邏輯與西方邏輯東漸的教育關聯
附錄一 歸納邏輯基礎理論介紹
附錄二 邏輯符號說明
參考文獻

本書主要包括以下三個部分： 一是現代歸納邏輯與知識創新。 當代邏輯的近期新發展表明，邏輯學與知識創新直接緊密地聯繫起來，出現了鞠實兒所提示的“邏輯學的認知轉向”態勢。從科學認知和當代邏輯發展的態勢看，廣泛深入地進行歸納邏輯（尤其是現代歸納邏輯）與知識創新研究，不僅具有理論意義，而且具有實踐意義，是推動知識創新、科學認知的現實需要。 二是現代歸納邏輯在人工智能及認知科學中的應用。 20世紀是科學和技術的世紀，科學和技術的飛速發展是這個世紀的最顯著的特征。當今，人類已經可以抵達遙遠的太空，潛入深邃的海洋、窺探微細的粒子。這種上天入地、攬宏握微的本領大大地拓寬了人類的視野，加深了人類對各種現像和奧秘的了解。 三是現代歸納邏輯的認知基礎。 從邏輯學，特別是從現代邏輯和哲學、語言學、心理學、計算機、人工智能等學科，深入、全面而繫統地研究現代歸納等

何向東//劉邦凡//任曉明//陳曉平//熊立文 著