导读:本文包含了变异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,性状,数量,系数,算法,荚果,函数。
变异概率论文文献综述
毕孝儒,牟琦,龚尚福[1]（2019）在《融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法》一文中研究指出针对基本鲸鱼优化算法在非线性优化问题中存在的收敛精度低、易陷入局部最优解的问题,提出一种融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法.首先,利用Fuch混沌和反向学习生成均匀的初始种群;其次,设计基于双曲余弦函数的动态调整概率阈值以协调算法全局搜索与局部开采能力,采用可变权重对鲸鱼位置更新公式修正,提高收敛速度和精度;最后,对鲸鱼精英个体引入自适应变异策略,以避免算法陷入局部最优解而搜索停滞.对13个基准测试函数仿真实验,结果表明,与基本GWO算法、PSO算法以及鲸鱼优化算法相比,该算法具有更好的求解精度、收敛速度.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2019年12期）
于树涛,王传堂,于国庆,崔雪艳,孙泓希[2]（2019）在《花生荚果与种仁主要数量性状变异及概率分级》一文中研究指出为更好地对花生荚果与种仁性状进行评价,规范花生种质资源的概率分级。本研究以482份花生种质资源为材料,对花生荚果与种仁的15个主要性状进行统计分析和概率分级。结果表明,除脂肪和蛋白变异系数在10%以下外,其余13个性状的变异系数均在15%以上,其中亚油酸的变异系数最大,达44.95%。从变异幅度来看,百果鲜质量最大,为62.70～303.50 g;变异幅度最小的是蔗糖,为0.54%～5.92%;通过绘制频次图并经Kolmogorov-Smirnov检验表明,有7个性状符合正态分布,有5个性状去除拖尾部分,其主要部分仍遵循正态分布。而花生不饱和脂肪酸中油酸、亚油酸和棕榈酸含量未呈现正态分布,按照其实际分布进行分级。本研究为花生荚果与种仁性状的描述规范和数据化标准化的建立提供了参考。(本文来源于《花生学报》期刊2019年03期）
王轶男[3]（2019）在《考虑变异的极端降水概率及其空间特征研究》一文中研究指出联合国政府间气候变化专门委员会第四次评估报告认为,全球气候变化已是不争的事实。许多水文学家认为气候变化将改变全球水文循环的现状,使暴雨的出现频率远高于以往任何时期。极端降水引起洪涝、干旱、滑坡、泥石流、疫病等一系列灾害,直接引起人员伤亡和财产损失,严重威胁人类生存并制约区域社会经济的可持续发展。由于人类活动影响,下垫面变化剧烈,改变了流域的产汇流特征、地表热量平衡以及大气环流异常,致使降水、蒸散发和径流等水文要素产生变异。在全球气候变化导致水文气象要素变异的大背景下,我国原有的降水时空分布不确定性分析已经不能满足我国现有防洪抗旱的标准和格局。因此,开展水文变异条件下极值降水时空分布不确定性分析研究己成为当前水文领域研究的热门问题。对于水文要素变异点的诊断,前人采用Pettitt法、Mann-Kendall法、逐时段滑动分割比较序列法、R/S法等方法进行研究。但采用单一方法对水文序列诊断的水文序列变异点往往偏重于趋势或跳跃,且多采用均值或方差等某个统计指标判断序列变异点,其计算精度无法保证,采用不同方法得到的检验结果也不尽相同,无法从整体上判断序列的变异形式。对于单一变量的频率分布拟合,前人采用了P-III分布、广义极值分布、极值I型曲线、广义帕雷托分布等分布函数进行研究,并采用矩法、极大似然估计法、优化适线法、混合矩法和线性矩法求解其分布参数。但上文函数无法拟合多峰分布,且上文的参数估计方法求解多峰分布参数效果不尽理想。对于多变量联合分布,目前大多数多变量联合分布研究均以两变量为研究对象,拟合其联合分布并求解其联合概率和条件概率,对于叁变量联合分布的拟合及其参数求解方法研究较少。对于极端降水的时空分布,大多学者研究从统计的角度出发研究降水极值的时空变化趋势,对于极端降水的概率分布空间研究较少。基于以上问题,本文以黑龙江省叁江平原16个气象站的实测月最大过程雨量、发生日期及持续天数为研究对象,采用水文变异综合诊断方法诊断其变异点,根据变异点选取样本,采用P-III函数、混合高斯分布和Logistic函数分别对各变量进行频率分析,并采用基于实数编码的遗传算法、期望最大化法和极大似然估计法求解其边缘分布参数,在单一变量频率分析结果的基础上,采用Clayton Copula、Frank Copula和Gumbel-Hougaard Copula函数建立叁变量的联合分布进行多变量降水的频率分析并计算各气象站在6-9月各日发生暴雨的概率,同时根据单变量及多变量频率分析的结果,明晰各月最大过程降水的均值及其变差系数(C_v)的空间分布和研究区域内暴雨发生概率的空间分布。并得到以下主要结论:(1)叁江平原各气象站的月最大过程雨量序列变异点在1984-1997年间。(2)采用P-III分布拟合月最大过程雨量频率分布,拟合效果较好,且基于实数编码的加速遗传算法求解P-III曲线的参数,计算精度高且易于实现。(3)混合高斯分布函数拟合多峰分布,解决了单一分布函数无法拟合多分分布的情况,期望最大化方法求解混合高斯分布参数解决了同时求解分布权重和分布参数的问题,拟合结果表明采用期望最大化算法求解混合高斯分布函数参数并应用混合高斯分布拟合月最大一次降水发生日期效果较好。(4)Logistic分布函数拟合月最大过程雨量持续天数并采用极大似然估计法求解Logistic分布函数参数,精度有待提高。(5)采用Frank Copula函数拟合大多数本文选取的变量联合分布效果较好,Clayton Copula函数拟合少部分本文选取的变量联合分布效果较好,G-H Copula拟合本文选取变量联合分布效果不好。(6)全年内,月最大过程雨量均值在6、7、8月份最大,9月份次之,12、1、2月最小;空间上,6-8月最大过程雨量均值西北最高、东南次之、平原中部最少,其余月份月最大过程雨量均值从西北至东南逐渐减小。全年内,月最大过程雨量C_v值7、8月份最小,12、1、2月最大;空间上,3-10月最大过程雨量C_v值西北和东南方较高、平原中部较低,其余月份月最大过程雨量C_v值西北和东南方较低、平原中部较高。(7)叁江平原汛期内,7、8月份发生暴雨概率较大,9月发生暴雨概率次之,6月发生暴雨概率最小。6月中上旬、7月中下旬、8月中下旬、9月中旬发生暴雨概率较大。且6、7、8月份日暴雨发生概率值由西北至东南逐渐减小,9月份日暴雨发生概率值由叁件平原中间区域向两侧逐渐减小。(8)完达山余脉区域,如新华、军川、290、建叁江和延军在6、7、8月暴雨发生概率较大,应注意滑坡、泥石流和山洪的预防;平原区域,如859、290、友谊、北兴、853和庆丰在9月暴雨发生概率较大,应采取有效措施以减少暴雨引起的作物减产情况发生。(本文来源于《东北农业大学》期刊2019-06-01）
杜庆鑫,庆军,王璐,刘攀峰,何凤[4]（2019）在《杜仲种质资源果实主要数量性状变异及概率分级》一文中研究指出为更好对杜仲种质资源果实进行评价及描述,丰富数量化、规范化的杜仲种质资源描述系统。本研究以331份杜仲种质资源为材料,对杜仲果实18个主要数量性状进行统计分析和概率分级。结果显示:杜仲果实数量性状变异较为丰富,硬脂酸变异系数最大,为17. 88%,其次是种仁大小指数(17. 17%),亚麻酸变异系数最小,为4. 64%。经K-S检验,除种仁横径和种仁大小指数Sig值小于0. 05外,其余性状均大于0. 05,符合正态分布。种仁横径和种仁大小指数呈偏态分布,去除拖尾部分,也近似看作正态分布。对符合正态分布的数量性状统一用(X-1. 2818S)、(X-0. 5246S)、(X+0. 5246S)、(X+1. 2818S) 4个点分为5级,使1～5级出现的概率分别为10%、20%、40%、20%和10%。本研究初步建立了杜仲种质资源果实数量性状概率分级指标体系,对杜仲种质资源果实性状评价、利用及良种选育具有一定指导意义,同时为我国杜仲种质资源果实性状描述规范和数据标准化的建立提供参考。(本文来源于《植物研究》期刊2019年03期）
王永行,单飞彪,白立华,杜瑞霞,杨钦方[5]（2019）在《向日葵DUS测试主要数量性状的变异及概率分布研究》一文中研究指出采集国家农业农村部植物新品种DUS测试(巴彦淖尔)分中心2017年接收的132份向日葵DUS测试材料的测试数据,对其中的7个数量性状进行统计分析,最终得到它们的分布特点,对每一个性状的分级方法进行了讨论,以为向日葵DUS测试工作提供参考。(本文来源于《作物研究》期刊2019年01期）
乔素云,马云彪,尹思杰,王少华[6]（2018）在《基于岩土参数变异特性的叁峡库区白水河滑坡失稳概率分析》一文中研究指出以白水河滑坡为对象,从不确定性角度出发,通过直剪试验及已有参数取值分析,探讨了滑坡堆积体抗剪强度参数统计特性,以此开展了可靠性分析,得出了滑坡不同工况下的失稳概率,并与确定性分析结果(稳定性系数)进行了对比分析。结果表明:正态分布是白水河滑坡堆积体抗剪强度参数c和φ的最优分布类型;不同的参数取值使得稳定性系数结果具有显着差异性,而可靠性分析考虑了参数随机变异特征,其结论是一种概率的表征;水位下降及低水位运行是白水河滑坡稳定性的主要因素,降雨是次要因素,而水位上升及高水位运行有利于坡体的稳定,在水位下降并迭加10年一遇暴雨时,滑坡失稳概率可达18.08%,应加强该时段的滑坡监测预报工作。(本文来源于《中国地质灾害与防治学报》期刊2018年05期）
张凯[7]（2018）在《一种动态变异概率的遗传算法》一文中研究指出遗传算法遵守着物竞天择、适者生存的原则,是人工智能领域中用于解决最优化的一种启发式搜索算法,是进化算法的一种。发展至今已经得到了广泛的应用,特别是在生产调度、神经网络、函数优化、模式识别等领域,遗传算法都发挥了很大的作用。本文主要是通过实现函数优化方面的例子来体现遗传算法的实用价值以及从遗传算法的变异概率方面尝试了改进。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2018年09期）
蒋水华,魏博文,张文举,江先河,黄劲松[8]（2018）在《基于多源试验数据空间变异土体参数概率反演及边坡可靠度更新》一文中研究指出岩土工程现场勘察试验通常只能获得有限的试验数据,据此难以真实地量化土体参数的空间变异性。提出了考虑土体参数空间变异性的概率反演和边坡可靠度更新方法,基于室内和现场两种不同来源的试验数据概率反演空间变异参数统计特征和更新边坡可靠度水平,并给出了计算流程。此外为合理地描述土体参数先验信息,发展了不排水抗剪强度非平稳随机场模型。最后通过不排水饱和黏土边坡算例验证了提出方法的有效性,并探讨了试验数据和钻孔位置对边坡后验失效概率的影响。结果表明:提出方法实现了空间变异土体参数概率反演与边坡可靠度更新的一体化,基于有限的多源试验数据概率反演得到的土体参数均值与试验数据非常吻合,明显降低了对参数不确定性的估计,更新的边坡可靠度水平显着增加。受土体参数空间自相关性的影响,试验数据对钻孔取样点附近区域土体参数统计特征更新的影响明显大于距离取样点较远区域。(本文来源于《岩土力学》期刊2018年04期）
李浩君,刘中锋,冉金亭[9]（2018）在《采用概率判定法的分组变异自适应差分进化算法》一文中研究指出为了平衡差分进化算法(DE)的全局探索和局部开发过程,提高算法避免陷入局部最优的能力,文中提出采用概率判定法的分组变异自适应差分进化算法(GVADE).GVADE采用概率判定法判定个体进化状态为较好、较差或一般,并根据个体进化状态为个体选择合适的变异算子和控制参数组.同时,为了满足进化状态较差个体变异的需要,设计具有较强全局探索能力的变异算子.在CEC2005标准测试集合上的实验表明,GVADE优于现有的其它DE算法,可以更好地平衡全局探索和局部开发,具有更高的收敛精度.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2018年02期）
李玄,刘玉林,刘永红,王媛[10]（2017）在《杏核仁主要性状变异及概率分级》一文中研究指出杏核仁含有丰富的变异性状,对核仁主要性状进行合理分级可以在数量化和规范化的基础上对杏种质资源进行评价,建立更为具体精确的评价标准是杏种质开发利用的基础。该研究选取22个杏种质,测定核仁主要性状指标并对其变异和概率分级进行分析。结果表明:杏核仁主要性状的变异较为丰富,在8.02%~69.59%,各个主要性状指标间变化规律不一致;杏核仁主要性状Sig.值均处于0.16~1.00,所有主要性状指标均符合正态分布。通过对杏核仁主要性状的分析,提出了基于杏核仁主要性状分布特征的杏种质资源概率分级指标体系,将杏品种依据各性状指标分为3级,并指出各级质量指标范围,使用这一标准可以将杏种质区分出来。不仅可以补充和完善杏分类和鉴定的评价标准,还可以为其它植物种质资源评价中观测数据的规范化和标准化处理提供参考。(本文来源于《北方园艺》期刊2017年24期）
变异概率论文开题报告
（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：
为更好地对花生荚果与种仁性状进行评价,规范花生种质资源的概率分级。本研究以482份花生种质资源为材料,对花生荚果与种仁的15个主要性状进行统计分析和概率分级。结果表明,除脂肪和蛋白变异系数在10%以下外,其余13个性状的变异系数均在15%以上,其中亚油酸的变异系数最大,达44.95%。从变异幅度来看,百果鲜质量最大,为62.70～303.50 g;变异幅度最小的是蔗糖,为0.54%～5.92%;通过绘制频次图并经Kolmogorov-Smirnov检验表明,有7个性状符合正态分布,有5个性状去除拖尾部分,其主要部分仍遵循正态分布。而花生不饱和脂肪酸中油酸、亚油酸和棕榈酸含量未呈现正态分布,按照其实际分布进行分级。本研究为花生荚果与种仁性状的描述规范和数据化标准化的建立提供了参考。
（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。
变异概率论文参考文献
[1].毕孝儒,牟琦,龚尚福.融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法[J].微电子学与计算机.2019
[2].于树涛,王传堂,于国庆,崔雪艳,孙泓希.花生荚果与种仁主要数量性状变异及概率分级[J].花生学报.2019
[3].王轶男.考虑变异的极端降水概率及其空间特征研究[D].东北农业大学.2019
[4].杜庆鑫,庆军,王璐,刘攀峰,何凤.杜仲种质资源果实主要数量性状变异及概率分级[J].植物研究.2019
[5].王永行,单飞彪,白立华,杜瑞霞,杨钦方.向日葵DUS测试主要数量性状的变异及概率分布研究[J].作物研究.2019
[6].乔素云,马云彪,尹思杰,王少华.基于岩土参数变异特性的叁峡库区白水河滑坡失稳概率分析[J].中国地质灾害与防治学报.2018
[7].张凯.一种动态变异概率的遗传算法[J].计算机产品与流通.2018
[8].蒋水华,魏博文,张文举,江先河,黄劲松.基于多源试验数据空间变异土体参数概率反演及边坡可靠度更新[J].岩土力学.2018
[9].李浩君,刘中锋,冉金亭.采用概率判定法的分组变异自适应差分进化算法[J].模式识别与人工智能.2018
[10].李玄,刘玉林,刘永红,王媛.杏核仁主要性状变异及概率分级[J].北方园艺.2017
论文知识图
