有限数值万能的神经网络
首先，按照你要求的条件给定合理的输入输出样本集，尽量把有可能出现的样本考虑进去，设计好后；然后就交给神经网络了，神经网络进行学习，神经网络会自动调整初始化的权矩阵，以达到逼近每个样本，最后就是检验输出是否正常，但是神经网络有可能局部收敛，不过有改进算法还是比较好的，可以去google一下，重要的是给定合理的输入输出样本集，这也是要设计的,样本和节点数对于问题必须够广阔，否则一定会有失偏颇，这也是为什么预测总失误，问题域大多是无限的，比如带时间因素的问题，也是为什么预测总失误，股市、彩票，都需要后验，除非你来自未来，或则你知道世界的全局（这和矩阵的全局性类似），数学符号多是表达无限的，而程序符号都是可计算范围的，会有一种神经网络，如人脑，提出逻辑链条和数学符号先验性的预测无限，但那也许和事实一点的不符，那数学纯粹属于意淫。
[解决办法]
数学符号多是表达无限的，而程序符号都是可计算范围的
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说的很好，可以考虑用一个程序符号代表一个输入源（可以为有条件的），那么这个程序符号是否可以表达无限？
[解决办法]
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