本研究提出了“神经逻辑归纳学习”框架，旨在提高数据模式解释的效率与可扩展性。通过结合可微分归纳逻辑编程、深度学习和强化学习，增强了模型的可解释性和决策能力，并探讨了基于符号的学习方法在复杂环境中的应用，验证了该框架在多个数据集中的有效性。