层次分析法中带概率条件的排序问题研究

本文提出了一种带概率条件的层次分析法排序方法,并给出了相应的排序公式.

带概率条件的层次分析法(AHP)在车型组合决策中的应用

本文建立了车型组合决策所需要的层次结构模型 。

基于概率条件的特定模式降阶研究

为了进一步提高多运行方式下大系统稳定计算的效率,在概率条件下对大系统特定模式进行降阶计算,并对降阶后模型进行了应用研究。在单方式大系统特定模式降阶计算工作的基础上,将概率方法引入到特定模式降阶研究中,依据特征值灵敏度对系统状态矩阵进行重新排序,仅保留与特定模式强相关的发电机组,使状态矩阵维数得以降低,得到降阶后模型。由于降阶后状态矩阵一般为复数形式,把矩阵虚部作为实部的修正量,以实部的特定特征值作为初值,采用改进Rayleigh商逆迭代法对降阶后矩阵进行迭代计算。在一16机系统上进行试算分析,结果显示概率情况下的降阶模型基本反映了多种运行方式下对应特征值的变化趋势,表明了该方法的可行性。

小边概率条件下较小植入团的算法

针对植入团问题是平均情况复杂性理论的一个中心问题,将带植入团的随机图模型进行推广,提出小边概率条件,使得边概率可以随着顶点数目的增大而变小.使用随机算法分析中的概率工具,改进文献中算法的分析,证明在小边概率条件下,存在以很大概率找到推广模型中较小的植入团的多项式时间随机算法.

和谐视域下“条件概率”教学探索

和谐是社会主义核心价值观的关键词,是基于中国文化传统的价值理念.和谐作为世界的一种本质,构成事物存在的根据和发展的动因.著名哲学家和数学家毕达哥拉斯认为,“整个天就是一个和谐”.同时,他还提出,“万物皆数”,“数是万物的本质”.在他看来,世界上的万事万物体现的都是数及其关系的和谐.

条件概率:从历史到课堂

从数学史与数学教育(HPM)的视角出发,梳理条件概率这一概念的历史发展过程,从历史的角度回答条件概率从何而来、为什么时至今日我们仍要学习条件概率以及条件概率在现代社会的应用三个问题,让师生充分感受到数学与历史、现实的紧密联系,并从三个方面提供了教学建议,以开拓教师的教学思路,激发学生学习条件概率的内在动机.

条件概率高考热点题型分类解析

条件概率是重要的概率题型,是概率论中的基本工具之一,也是近年高考的热点之一,其常见考查题型主要有以下几类。

教学中一道条件概率问题错解的探析

在条件概率定义的基础上给出条件概率的全概率公式的形式,并将此公式与后面学习的重期望公式的推广形式相联系,加深对这部分内容的理解.

条件概率问题的破解“四法”

条件概率作为概率与统计模块的一个基本知识点,随着新高考的实施与深入,在高考中的考查热度与“曝光点”得以很大的提升,经常以现实生活创新场景的应用形式出现.理解并掌握条件概率的定义、计算公式以及相关的解题方法至关重要.本文结合实例,就条件概率问题的常见破解技巧方法加以剖析,指导师生的数学教学与学习.

基于大单元视角下“条件概率”教学的实践与思考

在大单元教学视角下,通过对条件概率地位作用的梳理,结合一线教学中对条件概率的综合应用的归纳、总结,形成了对条件概率的系统认识,从而达到理解、应用公式解决实际问题,提升学生核心素养的目标.

例析条件概率中的几类典型误区

条件概率问题一直以来都是概率中的重点内容,也是难点问题.条件概率相对于一般概率问题,内容更加抽象,题目中涉及的关系也更加复杂.学生在面对条件概率这一类型题目时,或是会混淆一些知识,如积事件与条件概率,或是无法把握题干中的条件,导致解题失误.本文列举了几种条件概率问题求解中常见的错误类型,并加以分析,以期对读者的复习备考有所帮助.

条件概率与全概率、贝叶斯公式的应用探析

在概率论与数理统计中,有三个相当重要的公式:条件概率、全概率公式与贝叶斯公式。然而很多同学对这三个公式感到迷茫,一是不知道公式背后的意义所在,二是不知道这些冰冷的公式能有什么现实应用!下面就这三个公式进行探析,帮助同学们解决这些困惑,使大家掌握此类问题的解题策略,以便在考试中游刃有余。

基于复杂网络理论和条件概率的灾难性事故风险评估方法

应用复杂网络理论与风险理论,综合考虑了电网的运行状态和拓扑结构,提出了一种基于贝叶斯网络的条件概率风险指标对电力系统灾难性事故的评估方法。该方法引入了电气介数指标,克服了传统风险评估中事故严重度只考虑电网运行状态而没有考虑电网结构的不足。应用条件概率,弥补了传统风险评估中元件故障概率之间相互独立的缺陷。构建了灾难性事故风险指标体系,表征了系统当前状态的运行风险,刻画了系统由于连锁故障向灾难性演变的趋势。仿真结果证明该方法能够有效地辨识系统存在的风险,为电网安全性评估提供了有效的参考信息。

基于稳定域及条件概率的暂态稳定不确定性分析

以随机变量可信区间内最严重的取值为基本工况,利用稳定裕度及其灵敏度分析技术计算连续参数空间中的稳定域边界;根据概率分布密度函数,计算不确定工况处于该稳定域内(或其外)的联合概率,得到系统稳定(或失稳)的概率。在分析不同的2维参数稳定域的基础上,给出由负荷水平、故障位置与故障切除时间构成的3维参数稳定域。同时,采用条件概率方法处理电网拓扑、故障元件和故障类型等离散型随机变量。将条件概率方法与稳定域方法相结合,计算电力系统的失稳概率。定义新的风险指标来评估失稳风险。对IEEE 39节点和山东500kV系统的仿真表明该方法具有较好的实用价值。

非参数条件概率预测提高风电消纳的优化方法

功率点值预测信息未充分考虑可再生能源的不确定性及波动性,在日前发电计划和备用决策安排中存在保守或冒进的风险。引入非参数化方法,根据历史风资源状况得到风电出力的非参数条件概率预测结果,建立风电日前消纳调度模型。该模型在不同资源主导因素所划分的条件空间子集中得到预测功率条件概率分布,能够反映弃风和失负荷风险,可以根据调度需求选取不同的预测功率置信区间,计及风电不确定性完整的条件概率信息。仿真算例验证了选取合适置信水平的风电非参数化条件概率预测方法在日前优化运行中有效提高风电消纳水平,并降低系统运行风险。

分组样本下Bayes网络条件概率的学习算法

本文应用带盘的 Bayes网络作为分析模型 ,对于学习实例数据库为分组样本的关于各组样本私有条件概率的学习算法进行讨论 ,构建出两层学习结构 :第一层针对各组私有条件概率分布 Θij(l) s的学习 ;第二层针对是各组公有条件概率分布Θij的学习 .算法在在综合公有后验条件概率分布和本组学习实例数据的基础上 ,实现对各组私有条件概率分布的学习 ,并可以通过调整组间差异性信度

条件概率与刚性近似下高分子链非格子模型的Monte Carlo模拟

探讨了采用高分子链的实际键长、键角、旋转异构态和无扰链时的条件概率逐个链段地生成样本高分子链进行真实链和受限链分子构象统计研究的可能性.并就无扰链、尾形链、真实链的情况与完全计算法、Flory矩阵方法进行了比较.结果表明:在刚性近似下,使用无扰态时的条件概率生成样本高分子链的Monte Carlo模拟,其样本库能真实地重现平衡态时受限链和真实链的构象分布,适用于受限链和真实链的构象统计研究.

基于状态条件概率的设备剩余寿命预测

针对机载设备剩余使用寿命预测中存在的不确定性因素,建立了基于状态条件概率分布的机载设备剩余寿命模型.首先,引入状态条件概率矢量对隐马尔科夫模型(HMM,Hidden Markov Model)进行不确定性改进,并推导了其计算形式.其次,给出了近似确定状态退化转移时间的方法,由此得到了以状态条件概率矢量为协变量的条件可靠度函数及剩余寿命模型.最后,以飞机发动机温控放大器为应用对象进行仿真计算.仿真结果表明该模型预测精度高,能够较大程度地降低不确定性因素的影响.

基于条件概率关系的企业性能建模方法改进

为增强企业性能建模中性能指标之间关系的表达能力,改进了基于因果关系的性能建模方法,提出了一种基于条件概率的指标关系改进方法。通过在性能指标关系的测度与性能指标的状态值之间建立基于条件概率关系的联系,研究了性能指标关系的动态变化特性。为了进一步增强该方法在表达性能指标关系方面的能力,扩展了所提出的基本模型。指出了这种性能建模方法在应用中需要解决的关键问题和可能的解决途径。最后,通过仿真举例,说明了该方法的有效性。

条件概率关系数据库模型

现实世界中大量存在着的不确定性信息,关系数据库模型仅视它们为空值,有必要增强其处理这类信息的能力。文章在总结前人工作的基础上推广关系数据库模型,创建能有效处理随机型不确定性信息的条件概率关系数据库模型。该模型通过在关系模式中增加一个条件概率测度属性,为每条记录指定适当的条件概率的途径,来表示不确定性信息。文中以对象码为基本工具,创建了条件概率关系结构;以特征函数为基本工具,定义了一套基于该结构的代数运算规则。条件概率的语意比概率的语意广泛、灵活,因而该模型能有效克服概率关系模型的许多不足。