导读:本文包含了先验概率论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:概率,量子,关系,不确定性,洪水,信息,粗糙。
先验概率论文文献综述
张世军,张文海[1]（2019）在《任意先验概率下的两态概率量子克隆》一文中研究指出利用基本不等式,给出在任意先验概率下,两个量子态的概率m→n量子克隆的平均失败概率具体表达式。结果表明当拷贝的数目趋近无穷大时,概率量子克隆收敛为最优确定性量子态区分。平均失败概率依赖于先验概率,使得在一定的先验概率下总有一个量子态的拷贝不能获得。通过提高平均失败概率,在任意先验概率下总可以获得两个量子态的拷贝。(本文来源于《量子电子学报》期刊2019年04期）
姬庆春[2]（2019）在《先验概率信息对足球运动员动作预测表现的影响及认知加工特征》一文中研究指出动作预测能力是决定运动员竞技表现的关键因素之一。在快速球类运动项目中,如足球点球情境下,守门员往往需要在球员射门动作完成之前预测球的落点方向,从而为其后续执行扑球动作预留足够的时间。大量研究表明,高水平运动员能够使用对手有限的身体运动学信息(当前信息)完成高效的动作预测。然而,基于贝叶斯理论和实际运动情境,在当前信息不完整的情况下,高水平运动员会倾向于将先验信息(如预先获知的关于点球队员的射门方向概率信息)与当前信息结合起来以对动作结果进行更为准确的预测。但目前很少有研究探讨先验概率信息与动作预测表现间的关系,其影响特征及机制尚需进一步探索。因此,本研究的目的是探究先验概率信息对动作预测表现的影响,并采用事件相关电位技术深入考察先验概率信息效应的认知加工特征。围绕“先验概率信息影响动作预测表现”这一主线,研究一通过实验1和实验2分别探索先验概率信息能否影响足球运动员的动作预测表现及影响的关键时间点;在此基础上,研究二借助事件相关电位技术,通过实验3和实验4操纵先验概率信息和当前信息的一致性,分别考察先验概率信息匹配和不匹配条件下影响动作预测的大脑电生理特征;最后,研究叁从信息加工的角度入手,通过实验5和实验6分别分析了专项和非专项情境下,先验概率信息效应的阶段性特征,即运动员的专家优势是发生在前期对先验概率信息的加工阶段,还是后期对先验概率信息和当前信息的整合阶段。研究结果显示:(1)实验1中,在当前信息量最少时,干预有偏向、测试有偏向条件下专家组后测动作预测成绩显着高于前测。(2)实验2中,当前信息量为中等和最少时,专家组在有偏向信息条件下的预测正确率最高;对照组在叁种当前信息量条件下,有偏向信息条件的正确率均最高。(3)实验3中,专家组在无先验概率信息条件下诱发的N2波幅显着高于无偏向信息条件和有偏向信息条件,而对照组在叁种条件下无显着差异。(4)实验4中,专家组在不匹配条件下诱发的N2波幅显着高于中性和匹配条件,对照组在叁种条件下的N2波幅无显着差异。(5)实验5中,对先验概率信息诱发的CNV波幅无组间差异,在整合两类信息过程中,只有专家组中不匹配条件下的N1和N2波幅最高,对照组叁种条件间无显着差异。(6)实验6中,专家组诱发的CNV波幅显着高于对照组;专家组在匹配条件下诱发的P3波幅显着小于中性和不匹配条件。研究结论:(1)先验概率信息能够促进足球运动员的动作预测表现;(2)足球运动员能够基于先验概率信息,灵活地调整对当前信息的注意资源投入和认知控制水平,以保持更好的动作预测表现;(3)对于专项情境下的动作预测过程,专家优势主要源于足球运动员能够更好地整合先验信息和当前信息,而非前期对先验信息的加工能力更强;(4)先验概率信息不仅能够促进足球运动员在专项运动情境下的动作预测表现,也对一般认知加工过程产生影响。(本文来源于《上海体育学院》期刊2019-06-19）
孟令奎,毛旭东,魏祖帅,张文[3]（2019）在《结合先验概率估计的GF-3影像水体概率估计方法》一文中研究指出综合SAR(synthetic aperture radar)影像的统计模型假设与k-means聚类算法,提出了一种结合水体分布先验概率估计的水体概率估计方法。首先,用贝叶斯推断对研究区域后向散射系数做统计模型假设。随后,结合聚类算法对像元作分类,估计水体分布先验概率,结合统计分布直方图使用非线性最小二乘拟合完成模型参数估计。试验选取了高分叁号(GF-3)多种工作模式数据,并用高分一号(GF-1)影像进行验证。结果表明,该方法可有效实现SAR影像的高精度水体概率估计。(本文来源于《测绘学报》期刊2019年04期）
王义民,高盼星,郭爱军,畅建霞,赵明哲[4]（2019）在《改进先验概率的贝叶斯法在设计洪水中的应用》一文中研究指出贝叶斯模型是降低设计洪水计算过程中线型选择不确定性的主要方法,其中,先验概率的确定对贝叶斯模型的建立至关重要。为了提高先验概率确定方法的普适性,本文以模型评价准则为基础,多方面考虑模型拟合特征,提出综合指数量化线型的拟合情况,并将其作为先验信息应用于贝叶斯模型,以便合理确定各线型的先验概率,进而达到降低线型选择不确定性影响的目的。研究结果表明:基于综合指数值来挖掘样本的先验信息,可获得较为可靠的先验概率值来合理预估后验概率,使得拟合效果较好的线型获得更高的权重;有先验信息的贝叶斯模型相比无先验信息的贝叶斯模型结果更优;耦合多个评价准则的综合指数值为先验概率的求解提供了新思路。(本文来源于《水力发电学报》期刊2019年07期）
代振,王平波,卫红凯[5]（2019）在《附加先验概率条件下的最佳先验概率选取》一文中研究指出基于贝叶斯准则对二元假设检验问题进行研究,在附加先验概率条件下,提出了最小二乘意义下的最佳先验概率。将该方法与极大极小准则对比分析,给出了任意先验概率条件下的最佳先验概率选取方法,并进行仿真验证。仿真结果表明,根据最佳先验概率进行判决,可以在先验概率未知时有效降低判决代价。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年01期）
王丽,张震,张鹏远,颜永红[6]（2017）在《基于先验概率线性插值的声学模型自适应方法》一文中研究指出基于DNN的声学模型自适应算法是语音识别领域中重要的研究方向,自适应技术是通过少量的自适应数据优化基线模型,解决由于目标测试数据与训练数据不匹配而导致的识别性能下降的问题。实际上,少量的自适应数据几乎无法描述所有目标测试数据的分布隋况,因此通过自适应数据统计得到的先验概率同样缺乏通用性。文章中针对这个问题,提出了基于先验概率线性插值的声学模型自适应方法,该方法将自适应数据的先验与基线模型的先验进行线性插值,使先验知识不仅融合了测试数据信息而且更具有通用性。实验证明,通过线性插值的先验可以有效改善识别性能。(本文来源于《第十四届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC’2017）论文集》期刊2017-10-11）
陶志,何丹峰,潘丽平[7]（2017）在《条件先验概率优势关系粗糙集模型》一文中研究指出基于先验概率优势关系的粗糙集模型是对粗糙集理论的重要扩充,然而却有其不足之处。本研究提出的基于条件先验概率优势关系的粗糙集模型是建立在对不完备偏序关系决策系统属性值数据统计的基础上,既考虑到同一属性取值的不同情况又考虑到不同属性之间的关联性,充分利用各种先验信息,因此有效提高了分类精度和分类质量。理论分析和实例计算均证明了该模型的有效性和实用性。(本文来源于《中国民航大学学报》期刊2017年03期）
何丹峰[8]（2017）在《不完备系统中先验概率优势关系粗集模型及其数据挖掘方法研究》一文中研究指出粗糙集理论的出发点是根据现有的知识对未知信息进行划分,然后确定每一个划分类对某一概念的支持程度,并用正域、负域和边界域这叁个近似集合来表示,之后,通过属性约简和属性值约简算法获取决策规则。本文首先提出一种基于条件先验概率优势关系的粗糙集模型,此模型是建立在对不完备偏序关系决策系统属性值数据统计基础上的,既考虑到同一属性取值的不同情况又考虑到不同属性之间的关联性,使得各种先验信息能够充分利用,因此有效地提高了分类精度和分类质量。其次,由于基于知识粒度的不确定性度量方法不能精确、系统地反映系统的不确定性,为此本文提出一种新的基于边界域和知识粒度的改进粗糙熵。改进粗糙熵不仅考虑到因划分不精确所产生的不确定性,而且顾及到了由边界域的变化所带来的不确定性,从而使不确定性度量值的计算更加精确,为条件先验概率优势关系模型中不确定性度量问题的研究开拓了新的思路。最后,本文介绍了约简、分布约简和分配约简,并详细分析了叁者之间的关系和它们的性质。同时,提出了基于改进粗糙熵的启发式约简算法和基于目标分配矩阵的分配约简算法。理论分析表明,后者因在求取约简过程过于繁琐而降低了搜索效率,而前者在约简过程中,直接删除系统中不必要的属性,因此节省了搜索时间,提高了搜索效率。(本文来源于《中国民航大学》期刊2017-05-17）
张玉存,徐飞,付献斌[9]（2017）在《先验概率与曲线概率阈值分割相结合的消噪方法》一文中研究指出针对二维激光扫描仪获取的原始点云数据存在噪声点而影响测量精度的问题,提出了基于先验概率算法与曲线概率阈值分割的点云数据消噪方法。以异形截面环形件为实验对象,运用该消噪方法对原始数据进行处理,分别采用原始数据和消噪数据计算了环件台阶轴的高度,并将其与环件的真实值进行了对比。对比结果表明,消噪后数据的计算值更接近环件的真实值,从而验证该算法能有效提高测量精度。(本文来源于《中国机械工程》期刊2017年08期）
陈强强,陈志平,李春光,唐艳同,黄超亮[10]（2017）在《贝叶斯网络故障诊断的先验概率评估研究》一文中研究指出针对贝叶斯网络中引入专家意见的先验概率准确度问题,对专家意见的误差判别、量化规则、意见综合等方面进行了研究。基于多重插补法对故障样本中的缺失统计数据进行概率插补,利用MATLAB进行概率拟合后得到了完备的先验概率集,提出了一种系统化的专家先验概率评估方法,并应用于大型桥式起重机故障诊断,验证了先验概率评估方法的可靠性。研究结果表明,该评估方法能够实现专家定性意见的精确量化,可以有效减小先验概率误差、提高故障诊断的效率,也可为先验概率赋值合理性的进一步研究提供依据。(本文来源于《电子机械工程》期刊2017年02期）
先验概率论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
动作预测能力是决定运动员竞技表现的关键因素之一。在快速球类运动项目中,如足球点球情境下,守门员往往需要在球员射门动作完成之前预测球的落点方向,从而为其后续执行扑球动作预留足够的时间。大量研究表明,高水平运动员能够使用对手有限的身体运动学信息(当前信息)完成高效的动作预测。然而,基于贝叶斯理论和实际运动情境,在当前信息不完整的情况下,高水平运动员会倾向于将先验信息(如预先获知的关于点球队员的射门方向概率信息)与当前信息结合起来以对动作结果进行更为准确的预测。但目前很少有研究探讨先验概率信息与动作预测表现间的关系,其影响特征及机制尚需进一步探索。因此,本研究的目的是探究先验概率信息对动作预测表现的影响,并采用事件相关电位技术深入考察先验概率信息效应的认知加工特征。围绕“先验概率信息影响动作预测表现”这一主线,研究一通过实验1和实验2分别探索先验概率信息能否影响足球运动员的动作预测表现及影响的关键时间点;在此基础上,研究二借助事件相关电位技术,通过实验3和实验4操纵先验概率信息和当前信息的一致性,分别考察先验概率信息匹配和不匹配条件下影响动作预测的大脑电生理特征;最后,研究叁从信息加工的角度入手,通过实验5和实验6分别分析了专项和非专项情境下,先验概率信息效应的阶段性特征,即运动员的专家优势是发生在前期对先验概率信息的加工阶段,还是后期对先验概率信息和当前信息的整合阶段。研究结果显示:(1)实验1中,在当前信息量最少时,干预有偏向、测试有偏向条件下专家组后测动作预测成绩显着高于前测。(2)实验2中,当前信息量为中等和最少时,专家组在有偏向信息条件下的预测正确率最高;对照组在叁种当前信息量条件下,有偏向信息条件的正确率均最高。(3)实验3中,专家组在无先验概率信息条件下诱发的N2波幅显着高于无偏向信息条件和有偏向信息条件,而对照组在叁种条件下无显着差异。(4)实验4中,专家组在不匹配条件下诱发的N2波幅显着高于中性和匹配条件,对照组在叁种条件下的N2波幅无显着差异。(5)实验5中,对先验概率信息诱发的CNV波幅无组间差异,在整合两类信息过程中,只有专家组中不匹配条件下的N1和N2波幅最高,对照组叁种条件间无显着差异。(6)实验6中,专家组诱发的CNV波幅显着高于对照组;专家组在匹配条件下诱发的P3波幅显着小于中性和不匹配条件。研究结论:(1)先验概率信息能够促进足球运动员的动作预测表现;(2)足球运动员能够基于先验概率信息,灵活地调整对当前信息的注意资源投入和认知控制水平,以保持更好的动作预测表现;(3)对于专项情境下的动作预测过程,专家优势主要源于足球运动员能够更好地整合先验信息和当前信息,而非前期对先验信息的加工能力更强;(4)先验概率信息不仅能够促进足球运动员在专项运动情境下的动作预测表现,也对一般认知加工过程产生影响。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
先验概率论文参考文献
[1].张世军,张文海.任意先验概率下的两态概率量子克隆[J].量子电子学报.2019
[2].姬庆春.先验概率信息对足球运动员动作预测表现的影响及认知加工特征[D].上海体育学院.2019
[3].孟令奎,毛旭东,魏祖帅,张文.结合先验概率估计的GF-3影像水体概率估计方法[J].测绘学报.2019
[4].王义民,高盼星,郭爱军,畅建霞,赵明哲.改进先验概率的贝叶斯法在设计洪水中的应用[J].水力发电学报.2019
[5].代振,王平波,卫红凯.附加先验概率条件下的最佳先验概率选取[J].火力与指挥控制.2019
[6].王丽,张震,张鹏远,颜永红.基于先验概率线性插值的声学模型自适应方法[C].第十四届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC’2017）论文集.2017
[7].陶志,何丹峰,潘丽平.条件先验概率优势关系粗糙集模型[J].中国民航大学学报.2017
[8].何丹峰.不完备系统中先验概率优势关系粗集模型及其数据挖掘方法研究[D].中国民航大学.2017
[9].张玉存,徐飞,付献斌.先验概率与曲线概率阈值分割相结合的消噪方法[J].中国机械工程.2017
[10].陈强强,陈志平,李春光,唐艳同,黄超亮.贝叶斯网络故障诊断的先验概率评估研究[J].电子机械工程.2017
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