职业本科和普通本科就业实证研究——基于Probit概率模型以西部某高校为例

利用某高校就业数据,基于Probit概率模型实证比较了职业本科与普通本科学生的就业差异。研究表明,职业本科提升了学生就业率,说明职业本科具有就业数量优势;在就业质量上,发现职业本科促使学生进入国企、机关单位的概率偏低,说明职业本科存在就业质量劣势;在地域选择与专业对口方面,发现职业本科偏向生源地就业且职业选择更广泛。

手机消费中的Probit概率模型

通过采样利用Probit概率模型分析了城镇居民手机消费中不同年龄、性别、收入的边际影响,结果显示,随着年龄的增长,手机拥有比例会降低。对于各不同年龄段,男性的手机拥有比例比女性高出许多;对于不同收入段,男性的手机拥有比例比女性高一些,无论男性还是女性,随着收入的增长,手机拥有比例均会增加。

板状碎片对建筑屋面的冲击破坏概率模型

飞掷物对建筑的冲击破坏是围护结构在强风作用下受损的主要原因之一。为针对不同围护结构建立考虑多因素影响的冲击破坏概率模型,提出了一种基于马格努斯效应的板状碎片三维轨迹方程的板状碎片冲击破坏概率模型。与现有模型相比,额外考虑了在不同风速风向下板状碎片来源、起飞初始条件和建筑相对位置对屋面冲击破坏概率的影响。利用风速15 m·s^(-1)~45 m·s^(-1),风向0°~90°和上游建筑高度8.0 m~12.5 m作为模型的输入,实现了可考虑多因素影响的板状碎片对低矮建筑屋面冲击破坏的概率估计,验证了模型的实用性。该模型计算过程简单,可应用于建筑屋面易损性分析。

构造两类概率模型解决相关不等式问题

虽然数学的各分支都有自己的研究方向和重心,但相互之间并不存在不可逾越的鸿沟.构造概率统计模型解决问题,是一种富有创造性的思维方式,它为我们解题提供了另一途径,不失为一种好方法,该方法对于培养学生思维的广阔性和创造性,具有重要的意义.

基于目标机动噪声的末制导弹命中概率模型

末制导火箭弹对机动目标打击过程中,火控系统对机动目标的解算及命中概率是值得关注的问题。用射表拟合函数与目标运动方程联立建立解命中模型,并采用弦截法迭代求解。用离散的短时状态转移方程推导出长时期状态转移方程,从中分离出各短时间段内的高斯白噪声的累积和作为长期预测的概率模型。针对不同机动模型,用历史采样数据估计概率模型中白噪声的方差,从而可确定模型整体方差,并根据火箭弹飞行时间及末制导弹制导范围可计算命中概率。对CV模型、CT模型、CA模型和singer模型进行了解命中和概率计算,通过仿真验证了概率模型的准确性。

基于去噪扩散概率模型的网络流量入侵检测方法研究

互联网、物联网技术的迅猛发展,保障网络系统的安全性成为一项紧迫的任务.然而,传统的入侵检测模型在面对复杂网络环境中的稀有类攻击流量时存在局限性,不同种类网络流量的数据不平衡性会影响模型整体的分类性能.针对以上问题,提出基于去噪扩散概率模型的网络流量入侵检测方法——DDPM_1DCNN_BiLSTM,使用去噪扩散概率模型生成稀有类攻击流量数据进行样本扩充,使用融合自注意力机制的1DCNN_BiLSTM模型进行特征的提取与流量检测.实验使用不平衡入侵检测数据集NSL-KDD,将1DCNN_BiLSTM与包括randomforest,decisiontree等现有常见分类模型分别在原始训练集与平衡化数据集上训练,并使用训练后的模型对同一测试集分类.实验结果表明,由平衡化数据集训练出的各种现有分类模型相较于由原始不平衡数据集训练出的模型,前者在测试集中表现的效果更好,并且所提方法相较于常见的入侵检测方法具有更高的准确率与F1分数,证明了所提方法对提高稀有类攻击流量检出率与入侵检测综合能力的有效性.

基于信息扩散的隧道突水岩层安全厚度概率模型研究

通过虚功原理和莫尔库伦强度准则建立隧道最小安全岩层厚度力学模型,并推导计算公式,从公式看出最小安全岩层厚度受隧道半径、岩石内摩擦角度、掌子面前溶腔水压和黏聚力等因素影响。针对小样本信息不完备特点,基于信息扩散原理建立岩石力学参数(黏聚力、内摩擦角、弹性模量)和最小安全岩层厚度概率估计模型,以宜万铁路5个隧道的样本数据为基础,获取了岩石力学参数和最小安全厚度概率密度分布函数,并且绘制了图形。依据信息扩散原理建立的隧道最小安全岩层厚度概率模型能很好地利用样本数据信息。建立的最小安全岩层厚度概率模型可以应用到岩溶隧道突涌水灾害的风险评价中,对设计和施工有一定参考价值。

掌握概率模型 准确求解概率

与过去的教材相比,新版的高中数学人教A版教材中,增加了概率模型的种类,并且难度也变得更难,很多学生在学习这部分新增内容时感觉非常困难.为了更好地帮助学生掌握这部分知识,文中提出了几点教学策略,希望可以帮助学生更好地理解和掌握这部分内容.

基于归一化流概率模型的水电机组异常声音检测

为推进水电机组智能化运维的发展,提出了一种自注意多阶统计量池化(SAMOSP)归一化流条件概率模型(NFCPM)用于水电机组的无监督异常声音检测。文中首次提出了自注意多阶统计量池化模块。该模块首先用一维压缩卷积层和瓶颈压缩激励部分自注意到时间帧的权重向量。权重向量用来计算多阶统计池化向量。然后再分频段的自注意到多阶统计池化量的不同权重,并按其提取不同频段的重要统计量信息,从而得到时频图的自注意统计池化特征向量。接着用归一化流条件概率模型对从水轮机组正常音频信号中提取到的自注意统计池化特征向量进行正常数据的概率建模。不同时间段的测试样本在该正常数据概率模型中进行测试,并得到相应的分数。分数越低表示概率密度越低,则异常程度越大,从而实现水电机组音频信号的无监督异常检测。

去噪扩散概率模型在人工智能医疗器械影像数据增广中的应用

医疗器械影像数据增广是一种通过生成新的数据样本来扩展现有数据集的方法,对提高人工智能(AI)医疗器械相关模型性能和临床应用效果具有重要意义。传统的数据增广方法通常受限于生成样本质量、真实感和多样性。去噪扩散概率模型(DDPM)是一种基于噪声扩散过程的生成模型,其主要思想是通过将目标分布的采样过程建模为从噪声分布中逐步去噪的过程,从而生成具有高质量的样本。综述DDPM基本原理和工作机制,分析该方法在AI医疗器械数据增广中的应用场景,探讨其优势、挑战和未来发展方向,为AI医疗器械数据增广领域提供参考。

基于经验频率分布的偏态概率模型可靠度计算方法研究

在既有结构可靠度计算中,经验频率分布较容易通过简单的序列计算得到。利用经验频率分布回归得到的正态概率模型或偏态概率模型可以计算相关统计参数、失效概率和可靠指标。大量的计算和比较分析得出,偏态概率模型在工程实践中具有更好的适应性。数值计算结果也进一步表明,用正态分布进行近似,其可靠指标的误差较大,甚至会影响既有结构的评估结果。提出了基于Azzalini偏态分布函数的参数估计方法,并利用失效概率作为联系纽带,建立了偏态分布下失效概率与可靠指标之间的函数关系。以某较为复杂的功能函数为例,展示了所提出的基于经验频率分布的偏态概率模型可靠度计算方法,该方法具有步骤清晰、目标明确、精度较高的优点,能够适用于更加广泛的实际既有工程结构可靠度的评估。

基于Ordered Probit模型的人车冲突安全影响因素研究

为探究和定量分析人车冲突严重程度的影响因素,通过采集3个信号交叉口的人车冲突视频数据,利用T-Analyst标定人车轨迹并计算冲突指标(PET),采用85%位累计频率曲线法划分人车冲突等级;从人、车、路及环境特征中选取10个因素作为变量,构建Ordered Probit模型,以确立人车冲突严重程度的显著影响因素,并通过边际效应定量分析不同显著因素的影响程度。研究结果表明:行人闯红灯情况、年龄、行人交通量、人行道占用情况、人行道起点终点、车辆速度变化及车流量是人车冲突严重程度的显著因素,相较于各自参考量,行人闯红灯、车辆加速通过冲突点、人行道起点及老年人造成严重冲突的概率分别增加8.2%,5.9%,5.1%,4.4%;相较于低流量的交通流,较高流量的车流和行人交通流使得严重冲突的概率分别增加3.7%,2.5%,但人行道占用使得严重冲突的概率下降6.8%。研究结果可为信号交叉口行人过街交通安全设施的设计和实施提供理论依据。

考虑震害因子耦合作用的砌体建筑群破坏概率模型研究

砌体建筑群在地震中往往破坏严重损失巨大,合理评估地震作用对不同种类砌体结构造成破坏的风险变得至关重要。传统基于后验概率的地震危险性分析方法忽略了砌体建筑个体差异性的影响,未深入考虑多种震害因子的耦合作用。本文以华南地区砌体建筑群为例,开发了一种集成概率方法来对城市砌体结构的破坏风险进行建模,考虑建筑年代、层数、使用用途和墙厚四类震害因子的耦合影响,采用(Kolmogorov-Smirnov)K-S检验,在设定地震动参数下选取Gaussian分布、Log-Normal分布、Gumbel分布和Beta分布四种概率分布对该地区砌体建筑物的破坏状态概率分布参数进行拟合。通过均方根误差(Root Mean Square Error)RMSE进行拟合优度评价,最终建立基于Gaussian分布和Log-Normal分布的砌体建筑物破坏联合概率模型。最后,以华南地区三个城市典型砌体建筑物为例进行实例对比验证,将基于本文建立的建筑破坏概率模型推算出的砌体建筑群震害矩阵与基于单体结构分析得到的震害矩阵进行对比,与理论值最大偏差为0.0333。研究表明:本文构建的集成概率方法能够获得更加合理的城市砌体建筑物震害矩阵,提供了考虑结构固有不确定性和随机不确定性的有效途径,有助于推动城市建筑韧性评价和设计理论的发展。

双参数非线性概率模型的板材腐蚀精度估计

针对金属板腐蚀在线超声动态检测时探头抖动致使超声波入射角变化,引起测量精度低的问题,建立双参数超声波水浸检测误差修正的非线性概率模型,结合函数逼近理论补偿超声入射角引入误差。采用基函数加权组合与三阶拉格朗日插值结合方法,同时对超声波入射角、界面声程双参数与工件声程的函数关系进行最小二乘曲线拟合,得出入射角与检测误差的非线性相关关系。通过对误差补偿算法中非线性概率模型入射角与界面声程变量的迭代运算,利用折射角反向求解入射角,解决检测中超声波入射角不确定问题。在水层厚度30~45 mm范围内,对不同厚度铝板进行检测,结果表明,经模型补偿处理,超声波以0°~8°角入射,板材检测精度为1%,为有效提高腐蚀精度估计提供依据。

内河框架式码头梁构件抗弯承载能力时变概率模型

港口码头梁构件的长期安全服役关乎整个码头结构的安全性,内河环境下由于混凝土碳化引起的钢筋锈蚀是导致码头梁构件强度退化的主要原因。位于长江上游的内河框架式码头常年处于相对湿度变化的服役环境且长期承受弯曲应力作用,将加剧码头梁构件的碳化进程,严重威胁码头整体结构的耐久性。依托长江上游某典型港口框架式码头结构,以综合考虑相对湿度变化和弯曲应力二者共同影响的混凝土碳化模型为基础,结合钢筋混凝土材料锈蚀钢筋截面积、锈蚀钢筋强度、受弯构件承载力时变模型,采用Monte Carlo随机模拟方法计算得到在设计使用年限50 a内码头梁构件抗弯承载能力时变概率分布。在此基础上经统计分析建立了内河框架式码头梁构件抗弯承载力时变概率模型,为内河港口码头结构的耐久性评估提供理论依据。

基于Logistic回归的樟子松林飞火引燃概率模型研究

飞火是森林火灾蔓延的重要途径,为探究飞火引燃的形成机理,以樟子松松针为材料制作燃料床,樟子松树枝、树皮和松果为飞火火源,改变风速、飞火火源尺寸和燃料床压缩比,进行飞火引燃试验。通过SPSS选取最优建模数据,基于二元Logistic回归分析,建立引燃概率模型。3种飞火火源各进行1920次试验,共5760次试验,树枝、树皮和松果分别引燃336次、304次和376次。各交互作用的引燃次数曲线均呈上升趋势,且风速在其他3种试验条件的交互作用中,均起到显著影响。树枝的建模样本预测准确率为75.6%,总预测准确率为77.3%;树皮的建模样本引燃预测准确率为77.8%,总预测准确率为83.6%;松果的建模样本引燃预测准确率为81.2%,总预测准确率为85.4%。3种飞火火源引燃能力由强到弱分别为:松果>树枝>树皮,3种飞火火源的引燃概率模型的总预测率在77.3%~85.4%之间,均具有较高的准确率,可为森林防火工作提供理论参考。

数字乡村参与促进了农村居民创业选择吗?——基于内生转换Probit模型的实证分析

创业是解决农村居民就业、实现共同富裕的有力举措。文章基于数字乡村参与微观视角,运用SOR模型构建“情境刺激—内部动机—行为反应”过程机制,理论分析数字乡村参与与农村居民创业选择的关系,并进一步通过CFPS微观调查数据、内生转换Probit模型,实证检验经济、治理、生活三种不同应用场景下数字乡村参与对农村居民创业选择的影响。研究发现,农村居民数字乡村及各维度参与均显著促进农村居民创业选择。异质性分析表明,数字乡村参与对高教育、高收入水平的农村群体的创业效应更大,且在粮食主产区和东部、中部地区更为突出。因此,要积极鼓励农村居民参与数字乡村实践,同时也要重视数字乡村各领域发展的包容性和公平性。

基于概率模型驱动的机载贝叶斯前视超分辨多目标成像方法

雷达前视成像技术在精确制导打击、自主下降着陆、汽车自动驾驶等军民领域具有广阔的应用前景。由于多普勒相位历程的限制,机载平台的前视成像分辨率较低。解卷积方法可以进行前视成像,但当前视成像场景复杂时,现有的前视成像方法的成像质量会下降。针对复杂前视成像构型下的场景稀疏度度量和表征问题,该文提出一种基于概率模型驱动的机载贝叶斯前视超分辨多目标成像方法。首先通过将前视成像场景的数据维度由单帧空间扩展到多帧空间提升场景的稀疏度,然后基于广义高斯概率模型对成像场景的稀疏特性进行统计建模和稀疏度求解,最后基于贝叶斯框架完成稀疏前视成像。由于选取的稀疏度表征参数嵌入到前视成像的整个过程中,在每次迭代期间都会进行前视成像参数的更新,从而保证了前视成像算法的稳健性。通过计算机结果和实测数据处理,验证了该文方法的有效性。

基于改进萤火虫算法的Probit模型在数字金融风险预测中的性能分析

为应对数字金融的风险预警,需对其背后的规律进行深度挖掘,从而实现对其风险精准、高效地预测.在数据不平衡的情况下,采用常规单一类别模型进行数据分析时存在性能不稳定的问题,研究面向数字金融欺诈的浅层特征选择方法.为了解决数字化金融风险数据中存在的冗余和无关特征,采用了一种基于二元萤火虫算法的Probit模型,以更有效的方式来筛选数据中的初始特征.实验结果显示,融合烟花协同进化的二元萤火虫算法收敛速度和精度均显著优于其他算法.在初步特征子集中最佳分类精率为93.5358%,平均分类精度为86.2543%,运行时间为5.4883 s;运行时间得到了优化,分类精度同时也得到了一定的提高.研究提出的改进算法模型可以用于指导金融风险管理实践,帮助金融机构更好地识别和预防金融欺诈风险.

基于Probit回归模型和BP神经网络模型的宁夏盐池滩羊产量影响因素及预测研究

通过对滩羊养殖户户主和家庭基本特征、养殖场生产经营特征、优质化生产认知情况以及疫病防治情况进行调查,采用Probit回归模型和BP神经网络模型分析了宁夏盐池县12个滩羊养殖村滩羊肉产量的影响因素,并预测了未来5年的滩羊肉产量情况,预测结果表明到2025年,宁夏滩羊产量将达12.5万t,宁夏滩羊产业总体呈现良好的发展势头。