导读:本文包含了递减概率论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:比较优势,概率模型,国际贸易,资本密集型
递减概率论文文献综述
袁辉,许晓军,宁凯,刘贺[1]（2017）在《比较优势动态递减概率模型及检验》一文中研究指出在比较优势的持续时间是随机变量的条件下,文章运用不确定性数学方法和规范方法,推出了比较优势递减定理,认为比较优势会随着时间增加而递减,具有发散效应,即比较优势不会被锁定。推出的比较优势"无记忆性"定理表明,各国遵循比较优势发展国际贸易是正确的,国际贸易会让各个国家自动寻找到适合本国的比较优势。通过定义比较优势逆转概率,运用实证方法进行研究,研究表明比较优势基本符合比较优势递减定理和"无记忆性"定理内容,认为中国传统劳动密集型优势在逐渐减小,产业结构调整非常成功,逐渐拥有资本密集型优势和技术密集型优势,产业结构越来越合理。(本文来源于《统计与决策》期刊2017年17期）
李娟,周学广,陈斌,郑笛[2]（2016）在《基于概率递减机制的信息传播模型构建与分析》一文中研究指出在分析信息传播概率递减机制的基础上,构建了信息传播DPSI(decreasing probability suspectibleinfected)模型;设计并实现了信息传播DPSI模型的演化算法;通过信息传播DPSI模型的分析,对信息传播过程及结果进行了研究。相比传统信息传播模型,信息传播DPSI模型更符合实际信息传播特点,可以较为准确地反映社会网络中的信息传播。(本文来源于《海军工程大学学报》期刊2016年01期）
路浩,倪世宏,查翔,张鹏[3]（2014）在《基于递减概率初始点选择K中心点进化算法》一文中研究指出粒子群优化(PSO)的K-Medoids进化聚类算法中初始种群是随机产生的,导致选择的初始中心点有可能位于同一类簇中。为提高聚类准确性,提出一种采用递减概率化初始点选择的PSO与K-Medoids结合新算法。根据样本的分布密度设置对应的选择概率,并由轮盘赌策略依次选择中心点,使获得的中心点位于密度较高区域且在不同的簇中,同时又实现了初始种群的多样性。在人工和UCI真实数据集上的实验结果表明,改进后的算法有更快的收敛速度,提高了聚类准确率和稳定性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2014年09期）
谭忠顶[4]（2011）在《图书被借概率随时间递减倍速原理及其在图书剔旧的应用》一文中研究指出图书的被借概率应遵从随时间递减原理:将时间轴等分成无穷可列个时间段,并设一书在第一个时间段上具有最大的被借概率Pmax,则其在任一时间段上的被借概率必为其在前一时间段上的被借概率的(1-Pmax)倍。给出将该原理应用于图书剔旧时的估值,并讨论了该原理与普赖斯文献老化定律的区别与联系。(本文来源于《广西师范学院学报(自然科学版)》期刊2011年03期）
徐静,王振兴[5]（2009）在《转发概率递减的改进Crowds系统》一文中研究指出Crowds匿名浏览系统中可以在不影响匿名度水平的前提下,通过递减转发概率减小重路由路径长度,提高系统性能。提出利用路径长度期望值递减规律确定转发概率递减比例系数的方法,仿真实验表明,新方案可以在保持原有匿名度的基础上,有效减小重路由路径长度,提高Crowds系统的通信性能。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2009年12期）
余万能[6]（2007）在《P2P网络的概率递减洪泛算法研究》一文中研究指出P2P(Peer-to-Peer)网络因其端到端特性,可避免客户/服务器模型的服务瓶颈问题,因而成为下一代互联网研究的热点。在P2P网络中,如何对资源进行搜索和定位一直是该领域中的关键问题。现今在Internet上获得大规模应用的P2P网络系统中,绝大部分都是基于Gnutella网络模型或其改进后的类Gnutella网络系统。它们大多采用基于洪泛算法的资源搜索方式,存在占用过多带宽资源和可扩展性较差等问题。基于此,概率递减洪泛算法(DPFSL:Decreasing Probability Flooding algorithm combined with Self-Learning)作为一种新型改进方案被提出。它是一种将概率递减洪泛与自学习两机制相结合的简单高效算法。其基本思想是:(1)网络中每个节点被洪泛的概率依该节点与查询源节点距离的增加而递减。(2)网络中每个节点均能从命中响应中学习。为此,每个节点均有一个外部资源信息索引表ET。当命中响应沿查询路径返回查询源节点时,所有途经节点均进行如下操作:若ET中不存在相关资源信息条目,则将其添加至ET中;否则,若资源相关属性已发生变化,则更新之。该算法的特点是:(1)若查询命中,则不论查询请求的TTL值是否到零,均停止洪泛该查询,此为对洪泛算法的改进之一。(2)若查询未命中,则区别于洪泛算法以概率1洪泛查询,而是以相应的递减概率独立地向所有邻居洪泛,此为改进之二。(3)能从命中响应中学习,从而较好避免了洪泛算法的完全盲目性,此为改进之叁。(4)继承了洪泛算法简单易于实现的最大优点。在以查询覆盖率,查询命中率,查询扩散率为算法度量标准的前提下,DPFSL的实验仿真结果表明:该算法在较大程度地降低查询覆盖率和扩散率的同时,仍能使查询命中率维持较高的水平,从而可有效地改善Gnutella网络的可扩展性。(本文来源于《华中科技大学》期刊2007-01-01）
眭鸿飞,陈松乔,陈建二[7]（2005）在《Crowds系统中基于递减转发概率的路长控制策略》一文中研究指出Crowds匿名浏览系统中,基于固定的转发概率建立重路由路径用以在主机间转发用户请求,从而隐藏通信的发起者.在系统所采用的转发概率较大的情况下,产生的重路由路径过长,导致转发请求的延时以及系统中成员负载等性能开销过大.文中提出基于递减转发概率的路长控制策略,用以有效控制重路由路径长度,提高传输性能.首先证明在前趋攻击下,恶意成员攻破匿名保护所需的时间轮数,主要由系统中恶意成员数目所决定,受重路由路径长度的影响较小.基于该分析结果,提出了基于递减转发概率的路长控制策略.仿真结果表明,新策略能缩短重路由路径的长度,从而在保持系统匿名保护能力的前提下,有效提升系统的性能.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2005年03期）
递减概率论文开题报告
（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：
在分析信息传播概率递减机制的基础上,构建了信息传播DPSI(decreasing probability suspectibleinfected)模型;设计并实现了信息传播DPSI模型的演化算法;通过信息传播DPSI模型的分析,对信息传播过程及结果进行了研究。相比传统信息传播模型,信息传播DPSI模型更符合实际信息传播特点,可以较为准确地反映社会网络中的信息传播。
（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。
递减概率论文参考文献
[1].袁辉,许晓军,宁凯,刘贺.比较优势动态递减概率模型及检验[J].统计与决策.2017
[2].李娟,周学广,陈斌,郑笛.基于概率递减机制的信息传播模型构建与分析[J].海军工程大学学报.2016
[3].路浩,倪世宏,查翔,张鹏.基于递减概率初始点选择K中心点进化算法[J].计算机仿真.2014
[4].谭忠顶.图书被借概率随时间递减倍速原理及其在图书剔旧的应用[J].广西师范学院学报(自然科学版).2011
[5].徐静,王振兴.转发概率递减的改进Crowds系统[J].计算机工程与应用.2009
[6].余万能.P2P网络的概率递减洪泛算法研究[D].华中科技大学.2007
[7].眭鸿飞,陈松乔,陈建二.Crowds系统中基于递减转发概率的路长控制策略[J].小型微型计算机系统.2005