一、对全概率和贝叶斯公式寻找完备事件组的两个方法（论文文献综述）
魏小林[1]（2020）在《基于自适应PPA及贝叶斯网络的化工过程故障诊断方法研究》文中研究表明随着信息智能技术的发展,化工过程自动化程度越来越高。为保证系统安全稳定地运行,对过程故障进行及时、准确和高效的诊断就显得至关重要。在过程故障诊断过程中,系统过程机理模型和专家知识都难以获取,而过程数据获取较容易。因此对基于数据驱动的故障诊断方法进行研究具有重要意义。针对化工过程数据所具有的动态时变性和化工过程变量关系复杂,故障根源分析难的问题,本文分别在故障检测中提出了自适应主多项式（PPA）方法和在故障根源分析中引入贝叶斯网络方法对动态化工过程进行了故障诊断研究。本文主要工作和创新如下:针对化工过程动态时变性,本文在基于主多项式（PPA）化工故障诊断方法的基础上,引入滑动窗机制,提出了一种新的自适应PPA故障诊断方法。首先,利用检测模型对动态过程进行实时检测,若过程正常,则根据最新过程数据更新窗口数据,从而对模型更新,然后利用最新模型对过程实时检测。最后,将本方法运用化工仿真TE过程实现在线检测,结果表明效果更好。针对化工过程检测到故障发生时对故障根源分析难的问题,由于贝叶斯网络作为图论与概率论的结合体,在处理复杂、模糊以及不确定性方面具有较强推理能力。因此,本文将贝叶斯网络引入化工过程进行故障根源分析。作为贝叶斯网络的基础,贝叶斯结构学习中的建模复杂度会随着网络节点的增多呈指数级增长,影响最终结果的准确性。因此,本文提出了改进蜂群贝叶斯网络结构学习方法（D-ABC）,该方法将人工蜂群算法与差分进化算法融合,通过评分高低搜索最优结构,然后利用标准网验证了该方法的有效性。最后基于TE过程进行验证,通过贝叶斯网络的结构建模和参数学习,利用贝叶斯网络的联结树算法对故障根源进行分析推理,证明了本方法的有效性。
黄盼[2]（2019）在《垃圾焚烧邻避危机转化案例推理研究》文中进行了进一步梳理随着我国城市化进程的不断加快,城市经济高速发展的同时也带来了环境问题。城市规模不断扩张,垃圾产生量也不断增加,许多城市陷入垃圾围城困境中。垃圾焚烧作为处理生活垃圾的最佳方式,引起政府、企业、居民的高度重视。党的十九大指出要着力解决突出问题,加强城市生态文明建设,强调构建政府为主导,企业为主体,社会组织和公众共同参与的环境治理体系。因此,垃圾焚烧项目实施落地过程中的邻避危机不容小觑。本文在深入分析垃圾焚烧邻避危机发生原因的基础上,构建了垃圾焚烧邻避危机的“情景—应对”案例库,通过贝叶斯网络建模,分析了邻避危机转化的路径,提出了危机转化的相关建议。具体内容有五个部分:第一部分主要是通过对现有关于邻避和“邻避效应”的相关文献整理,总结分析得到邻避危机发生的直接原因、间接原因和根本原因。第二部分主要是案例库的构建,通过网络爬虫、文本语义分析,词表的向量化表达,分析了案例库中案例的特征属性,并构建了垃圾焚烧邻避危机事件的“情景—应对”案例库。第三部分主要是案例检索与匹配,提出了基于贝叶斯修正的属性权重计算方法和余弦夹角的案例相似度的计算方法。第四部分主要是案例的修正与学习,提出了基于贝叶斯网络的修正方法。在此基础上,对案例库中的危机事件运用聚类分析得到四种类型,并对四种类型的危机事件进行贝叶斯网络学习,发掘出邻避危机的转化路径。第五部分以高要区垃圾焚烧邻避危机为例,在初步分析危机发生原因的基础上,对邻避危机事件进行属性表达,并与案例库中已有案例进行匹配,结合贝叶斯网络建模,对其危机进行转化路径分析,最后结合对高要区邻避危机的思考,从政府、居民、垃圾焚烧企业、第三方等角度分别提出了对策建议。论文的两个创新点是:建立了基于文本挖掘与文本分析的垃圾焚烧邻避危机“情景—应对”案例库,为垃圾焚烧邻避危机转化案例推理提供科学依据。构建了基于“名利”空间下的垃圾焚烧邻避危机转化案例推理模型,为垃圾焚烧邻避危机转化提供新的方法。
唐瑜[3]（2017）在《随机事件概率的解题思路与方法》文中指出概率论是数学学科的主要组成部分,对于刚开始学习的同学来说理解起来相对困难,在学习的过程中难免遇到很多困难。概率论的计算方法与其他数学内容有所不同,计算时有时需要考虑排列组合的顺序,有的时候不需要考虑,两种情况下的计算方法是不同的,结果也不同,所以就需要大家针对具体问题进行分析,来判断其是否与顺序有关。在一开始学习概率论时我们就需要理解其本质,遇到问题认真分析,然后归类,选取相应的方法与公式进行求解。本文主要介绍了解决概率问题的三种方法:模型法、公式法以及转化法,了解各种方法解题的优点,为大家提供比较简单易懂的解题方法。
孙莉敏,张聪,王改霞[4]（2017）在《全概率公式的教学研究》文中研究指明本文通过实验引例,从特殊到一般,推导全概率公式,进而利用金融风险等生活实例,展现全概率公式的应用.
戴学森[5]（2016）在《计及分布式电源的配电网故障定位与隔离》文中提出对配电自动化系统而言,精确、迅速地完成配电网故障定位与隔离是其关键任务之一。当配网出现故障时,系统基于RTU或FTU等智能终端上传的数据,正确、实时地判断出故障的区段、位置而且隔离,对于加速供电恢复、加强可靠率等意义匪浅。分布式电源作为传统集中电源的补充和完善,极大地改善了配电网的可靠性、经济性、抗灾性和智能化水平。但是,分布式电源的引入,使配网传统潮流结构与运行方式有所变化,且其不同于传统电源的特性,必将给配网的运检、保护与设计带来新的课题。所以,对于接入了分布式电源的配电网,极有必要寻找合适的方法来处理其故障定位方法。本文回顾、归纳国内外研究配网故障定位的结果,论述了馈线自动化系统依托重合器、分段器完成故障定位和依托的配电网故障定位方式里的集中智能型模式,分析了分布式电源的并入给配网带来的正面影响以及给配网潮流、电能质量、继电保护等形成的负面影响,阐述分布式电源由于容量不同而形成的两种并网方案,归纳得到计及分布式电源的配电网故障定位需要考虑的一般原则。在建模方面,课题中介绍贝叶斯公式的来源和作用,阐述了贝叶斯网络构造方法跟参数确定,以简单输电线路模型为例,论述如何运用贝叶斯网络为配网故障定位建模,然后提出一种贝叶斯网络与遗传算法相结合的故障定位算法应用于某含有单个分布式电源的配电网模型,进行算例验证,本文根据算例中配网模型的继电保护动作逻辑,对每个元件贝叶斯网络进行建模,利用由此形成的映射,得到断路器和保护动作期望值,构建出目标函数,再通过遗传算法,得出配电网故障定位的测试结果。课题中提出的算法与模型通过了单点故障、多点故障、保护信息缺失等三个方面的测试,测试结果说明本文使用的算法可行,模型合理。本文用Matlab编程进行算例仿真,当保护、断路器的状态数据缺失,还能够进行故障定位,容错性佳。算例证明了本文所述方法的兼具合理与实用的特点。
王雪明,宋娜[6]（2014）在《全概率公式与贝叶斯公式在信号传输方面的应用》文中研究指明全概率公式与贝叶斯公式是概率论与数理统计的主要内容,它在现代经济学、管理学及生物医学研究中的应用越来越广泛.本文主要研究全概率公式与贝叶斯公式在在信号传输方面的应用。
袁昊劼,李凌[7]（2009）在《原因结果法求解全概率问题》文中研究指明本文通过一种"原因结果法"来分析全概率问题和贝叶斯问题,进而找到样本空间的一个划分,理清事件间的相互关系,使得这类问题的求解变得简单、直观,便于理解。
包胜华[8]（2008）在《基于Web的实体信息搜索与挖掘研究》文中认为随着网络技术的迅猛发展,当今的万维网出现了多代共存、共同发展的新局面。传统万维网（Web 1.0）构成了当今万维网的主体。社会化万维网（Web 2.0）近年来飞速发展,成为了当今万维网的新兴力量。同时,为了能够让机器和人一样地理解并处理各种网络数据,人们正积极推进语义万维网技术的发展,并预期其将成为下一代网络的主流载体（Web 3.0）。所有这些网络的应用均层出不穷,各类实体描述信息散布其间。这给用户带来便利的同时也带来了一个关键的问题,即信息过载。如何从这一巨大而复杂的信息空间中,有效地找到用户所需要的各类实体信息也成为近年来的一个研究热点。根据这一需求,本文分析了各代网络的特点,提出了在Web 1.0、2.0和3.0中进行实体信息检索与挖掘的概念,针对每代网络进行了体系化的理论研究工作,并提出了一系列的挖掘算法。在传统网络（Web 1.0）中,大部分研究工作都以提供用户最为相关的网页为目标,而现实中,越来越多的用户开始关心网页内部所蕴含的信息,而非网页本身。针对这一需求,本文第一部分提出了以下算法对网页中的实体信息进行挖掘:1)专家搜索:本文提出了基于概率的细粒度专家搜索模型。2)专家-技术隐式关联挖掘:本文提出了多类型的可分混合模型用于高效地挖掘专家和技术之间的隐式关联。3)竞争者挖掘:本文提出了一个创新的算法（CoMiner）用于从网上自动地挖掘领域无关的竞争对手信息。4)时间关联的事件挖掘:本文提出了一个新的算法（TESer）用于挖掘网络中的事件信息并按照时间进行整合。Web2.0的快速发展带来了大量对网页、图片、论文、专家等实体进行的大众标注,比如Del.icio.us书签网、Flickr图片共享网等。本文第二部分分析Web 2.0的特性,挖掘其中的各种实体关系,并用挖掘到的信息改善各种现有的应用:1)社会化搜索:本文提出了两个新算法分别用于改进网页搜索的动态排序和静态排序。2)社会化语言模型:本文提出了一个语言标注模型用来进一步改进语言模型的检索效果。3)社会化浏览:本文提出了一个改进的网页浏览算法,该算法能够充分地利用网页标注之间的语义关联和隐含的层次信息。为了让机器也能理解网络信息,人们提出了语义万维网。目前语义万维网正处于早期发展阶段。作为现有万维网的下一个自然扩展,本文将其称为Web 3.0。本文第三部分对Web 3.0的构建及其应用进行了探讨性的研究:1)语义浮出:通常语义万维网通过专家定义本体信息来构建,本文提出了基于社会化标注自动浮出层次化语义的算法。2)语义应用:本文进一步将语义信息应用到Web服务组合中,并提出了一个新的语义服务的查找与组合算法。研究结果表明,通过对Web 1.0、2.0和3.0环境下的实体挖掘研究,能够极大地减少用户获取目标信息所需的时间,并能更好地帮助用户理解搜索目标。
乔秀全[9]（2007）在《模型驱动的业务生成方法及业务智能化支撑技术研究》文中研究说明开放和融合是当前网络发展的趋势。未来的融合业务将需要跨越多种承载网络、跨越多个运营商域，具有普遍访问，按需组合，上下文处理，无缝应用的能力，从而形成一个以用户为中心的个性化、智能化的业务环境。这对传统的电信网络提出了重大的挑战，涉及到了业务层面、网络和终端的不同层次的演进和融合。本文主要针对融合网络的业务层面展开研究，主要包括未来的融合业务网络环境、融合业务生成方法、语义化的电信网络能力服务及基于语义Web服务的统一业务环境、业务上下文信息的处理和推理等问题。论文的主要研究内容可以进一步归纳如下：（1）针对现有的业务生成技术存在的缺陷，将模型驱动架构（MDA，Model Driven Architecture）的软件开发方法系统的应用到融合电信网和互联网的业务生成中，提出了完整的、系统的模型驱动的融合业务生成方法，使得业务逻辑模型独立于具体开放接口技术以及实现平台技术，增强了应用的重用性和移植性。提出利用MDA元建模的方法来构建电信业务领域元模型，然后将该元模型映射为一个标准的UML Profile，从而形成基于UML2.0的增加了电信业务特征的融合电信网和互联网的统一业务建模语言UML2.0++。提出了一种描述模型转化规则语言的方法和具体的元模型，在现有的MDA工具上实现了模型转化规则和模型转化引擎相分离的方法，增强了模型转化引擎的通用性、模型转化规则的灵活性和扩展性。（2）在业务层面，针对目前基于API的开放接口技术缺乏语义的精确描述能力，提出了实现电信网和互联网在面向服务的计算环境下语义融合的思路和方法。根据电信业务网络能力的特点，提出扩展OWL-S的具体方法。并利用本体形式化的方法来建模电信业务领域知识，结合扩展了的OWL-S，提出对电信业务网络能力服务进行语义层面的精确描述方法。（3）分析了泛在融合业务智能化的机理，提出了未来融合业务智能化机理中业务相关的上下文信息的融合处理机制，将本体建模和概率统计相结合，构建了统一的表示上下文信息的结构、语义、以及上下文元信息（如时间、可信度）的本体建模框架，来支持业务上下文信息的确定性和不确定性推理的问题。提出了基于贝叶斯网络的业务上下文认知模型的构建方法，并仿真验证了利用贝叶斯网络来进行不确定性上下文信息的推理方法。
王东红[10]（2005）在《随机事件及其概率剖析》文中指出概率论与数理统计的研究对象是随机现象,而随机事件及其概率是概率论与数理统计的基础。通过对随机事件及其概率进行剖析,使学生进一步提高灵活运用概率的主要性质和计算公式进行相应事件的概率计算能力。
二、对全概率和贝叶斯公式寻找完备事件组的两个方法（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、对全概率和贝叶斯公式寻找完备事件组的两个方法（论文提纲范文）
（1）基于自适应PPA及贝叶斯网络的化工过程故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 过程故障诊断概述 |
| 1.2.1 基于机理模型的方法 |
| 1.2.2 基于定性知识的方法 |
| 1.2.3 基于数据驱动的方法 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 PCA方法 |
| 2.1.1 PCA算法过程 |
| 2.1.2 统计量的构建 |
| 2.2 故障检测方法 |
| 2.2.1 基于PCA的故障检测方法 |
| 2.2.2 基于PLS的故障检测方法 |
| 2.3 PPA算法 |
| 2.3.1 PPA算法原理 |
| 2.3.2 PPA算法主元个数的选取 |
| 2.4 故障根源辨析技术 |
| 2.5 贝叶斯网络概述 |
| 2.5.1 概率论 |
| 2.5.2 图论 |
| 2.5.3 贝叶斯网络定义 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于自适应PPA的过程故障检测方法及其应用 |
| 3.1 基于自适应PPA方法的过程故障检测 |
| 3.1.1 PPA方法故障检测流程 |
| 3.1.2 基于自适应PPA方法故障检测流程 |
| 3.2 化工仿真TE过程 |
| 3.3 自适应PPA过程故障诊断方法在TE过程中的应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于改进蜂群算法的贝叶斯网络结构学习法 |
| 4.1 贝叶斯网络结构学习 |
| 4.1.1 基于打分搜索方法 |
| 4.2 基于改进蜂群算法的贝叶斯网络结构学习法(D-ABC) |
| 4.2.1 人工蜂群算法 |
| 4.2.2 差分进化算法 |
| 4.2.3 贝叶斯网络结构学习过程 |
| 4.3 实验仿真结果分析 |
| 4.3.1 算法参数优化 |
| 4.3.2 实验对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于贝叶斯网络的化工过程故障根源分析 |
| 5.1 贝叶斯网络参数学习 |
| 5.1.1 最大似然估计参数学习 |
| 5.1.2 贝叶斯估计参数学习 |
| 5.2 贝叶斯网络推理 |
| 5.2.1 贝叶斯网络推理基本类型 |
| 5.2.2 贝叶斯网络推理算法 |
| 5.3 基于贝叶斯网络的TE过程故障根源分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 全文研究内容总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（2）垃圾焚烧邻避危机转化案例推理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 垃圾焚烧项目相关研究 |
| 1.2.2 “邻避效应”相关研究 |
| 1.2.3 危机转化相关研究 |
| 1.2.4 案例推理相关研究 |
| 1.2.5 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 相关概念和理论基础 |
| 2.1 邻避危机相关概念 |
| 2.1.1 “邻避效应”的概念 |
| 2.1.2 垃圾焚烧邻避危机的概念 |
| 2.2 危机转化理论基础 |
| 2.2.1 危机的概念 |
| 2.2.2 基于哲学视角的危机转化论 |
| 2.2.3 基于经济学视角的危机转化论 |
| 2.2.4 垃圾焚烧邻避危机转化的内涵 |
| 2.3 案例推理理论 |
| 2.4 “情景—应对”理论 |
| 第3章 垃圾焚烧邻避危机转化案例库 |
| 3.1 垃圾焚烧邻避危机事件分析 |
| 3.1.1 垃圾焚烧邻避危机事件基本特征 |
| 3.1.2 垃圾焚烧邻避危机事件原因分析 |
| 3.1.3 垃圾焚烧邻避危机案例推理应用优势 |
| 3.2 垃圾焚烧邻避危机转化的案例属性分析 |
| 3.2.1 垃圾焚烧邻避危机案例收集 |
| 3.2.2 垃圾焚烧邻避危机案例表示方法 |
| 3.2.3 垃圾焚烧邻避危机事件关键词 |
| 3.3 垃圾焚烧邻避危机的情景 |
| 3.3.1 垃圾焚烧邻避危机情景要素的建立 |
| 3.3.2 垃圾焚烧邻避危机情景界定 |
| 3.3.3 垃圾焚烧邻避危机情景表示 |
| 3.4 垃圾焚烧邻避危机“情景—应对”案例库建立 |
| 3.4.1 垃圾焚烧邻避危机“情景—应对”内涵 |
| 3.4.2 垃圾焚烧邻避危机“情景—应对”分析 |
| 3.4.3 垃圾焚烧邻避危机“情景—应对”案例库表示 |
| 第4章 垃圾焚烧邻避危机转化案例推理模型构建 |
| 4.1 垃圾焚烧邻避危机转化案例推理思路设计 |
| 4.2 垃圾焚烧邻避危机案例检索与匹配 |
| 4.2.1 垃圾焚烧邻避危机案例向量化表达 |
| 4.2.2 垃圾焚烧邻避危机案例属性权重的确定 |
| 4.2.3 垃圾焚烧邻避危机案例的相似度计算 |
| 4.3 垃圾焚烧邻避危机案例修正与学习 |
| 4.3.1 垃圾焚烧邻避危机的案例修正方法 |
| 4.3.2 基于贝叶斯网络优化的案例修正 |
| 4.3.3 垃圾焚烧邻避危机的案例学习 |
| 4.4 垃圾焚烧邻避危机案例推理路径优化 |
| 4.4.1 垃圾焚烧邻避危机案例的聚类 |
| 4.4.2 垃圾焚烧邻避危机转化贝叶斯网络分析 |
| 4.4.3 垃圾焚烧邻避危机转化路径优化分析 |
| 第5章 我国垃圾焚烧典型邻避事件危机转化实例分析 |
| 5.1 广东省肇庆市高要区垃圾焚烧邻避危机的背景 |
| 5.2 高要区垃圾焚烧邻避危机转化案例推理的应用 |
| 5.2.1 高要区垃圾焚烧邻避危机情景分析 |
| 5.2.2 高要区垃圾焚烧邻避危机转化案例表示 |
| 5.2.3 高要区垃圾焚烧邻避危机转化案例检索与匹配 |
| 5.2.4 高要区垃圾焚烧邻避危机转化路径分析 |
| 5.3 高要区垃圾焚烧邻避危机转化的对策建议 |
| 第6章 全文总结与研究展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A:攻读硕士期间参与科研及发表论文情况 |
| 附录 B:邻避危机案例库基本事件信息 |
| 附录 C:论文相关内容实现的代码 |
（3）随机事件概率的解题思路与方法（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 模型法 |
| 2 公式法 |
| 3 转化法 |
| 4 结语 |
（4）全概率公式的教学研究（论文提纲范文）
| 一、设计情境, 引起兴趣 |
| 二、全概率公式 |
| 三、小结 |
（5）计及分布式电源的配电网故障定位与隔离（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统配网故障定位研究 |
| 1.2.2 涉及分布式电源的配电网故障定位的研究 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第二章 基于馈线自动化的配电网故障定位 |
| 2.1 馈线自动化 |
| 2.1.1 依托于重合器及分段器的配网故障定位 |
| 2.1.2 依托于FTU的配网故障定位 |
| 2.2 集中智能型系统的算法 |
| 2.2.1 矩阵算法应用于配网故障定位 |
| 2.2.2 专家系统应用于配网故障定位 |
| 2.2.3 人工神经网络应用于配网故障定位 |
| 2.2.4 遗传算法应用于配网故障定位 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 分布式电源对配电网故障定位的影响 |
| 3.1 分布式发电与分布式电源 |
| 3.2 分布式电源并入配网的作用及影响 |
| 3.2.1 分布式电源并入配网方式 |
| 3.2.2 分布式电源并入配网的正面影响 |
| 3.2.3 分布式电源并入配网的负面影响 |
| 3.2.4 分布式电源并入配网的要求 |
| 3.3 计及分布式电源的配电网故障定位的原则 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 贝叶斯网络在配网故障定位上的应用 |
| 4.1 贝叶斯方法 |
| 4.1.1 条件概率和全概率 |
| 4.1.2 贝叶斯公式 |
| 4.2 贝叶斯网络 |
| 4.2.1 贝叶斯网络的构造 |
| 4.2.2 因果关系与贝叶斯网络 |
| 4.2.3 确定网络参数 |
| 4.3 贝叶斯网络在配网故障定位上的应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于贝叶斯网络与遗传算法相结合的配电网故障定位算例 |
| 5.1 配电网多级保护的配合 |
| 5.2 贝叶斯网络与遗传算法相结合的算法思路 |
| 5.3 根据贝叶斯网络形成拓扑结构 |
| 5.4 利用贝叶斯网络建模成果结合遗传算法求解 |
| 5.4.1 确立编码规则,进行种群初始化 |
| 5.4.2 确定个体适应度函数 |
| 5.4.3 完成遗传操作 |
| 5.4.4 寻优找出最终解 |
| 5.5 结果验证 |
| 5.6 该算法与实际配电自动化应用的结合 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）全概率公式与贝叶斯公式在信号传输方面的应用（论文提纲范文）
| 一、全概率公式与贝叶斯公式的基本思想和使用规则 |
| 二、全概率公式与贝叶斯公式在信号传输方面的应用 |
（7）原因结果法求解全概率问题（论文提纲范文）
| 1 两个公式 |
| 2 运用原因结果法分析问题 |
| 3 图示法求解全概率问题 |
| 4 结论 |
（8）基于Web的实体信息搜索与挖掘研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT（英文摘要） |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 Web的发展 |
| 1.1.2 Web搜索与挖掘研究现状 |
| 1.2 主要工作 |
| 1.2.1 传统网络（Web 1.0）的实体搜索与挖掘研究 |
| 1.2.2 社会化网络（Web 2.0）的实体搜索与挖掘研究 |
| 1.2.3 语义网络（Web 3.0）的实体搜索与挖掘研究 |
| 1.3 主要贡献 |
| 1.3.1 理论创新 |
| 1.3.2 应用价值 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 相关领域研究现状 |
| 2.1 信息检索的经典模型 |
| 2.1.1 向量空间模型 |
| 2.1.2 概率模型 |
| 2.2 传统网络下的实体搜索与挖掘现状 |
| 2.2.1 实体抽取 |
| 2.2.2 实体搜索 |
| 2.2.3 实体关系挖掘 |
| 2.3 社会化网络下的实体搜索与挖掘现状 |
| 2.4 语义网络下的实体搜索与挖掘现状 |
| 2.4.1 浮出语义 |
| 2.4.2 语义搜索 |
| 2.4.3 语义网络服务组合 |
| 第三章 传统网络(Web 1.0)下的实体搜索与挖掘 |
| 3.1 序言 |
| 3.2 基于概率的细粒度专家搜索 |
| 3.2.1 简介 |
| 3.2.2 相关工作 |
| 3.2.3 细粒度的专家查找 |
| 3.2.4 细粒度专家搜索实现 |
| 3.2.5 细粒度专家搜索实验结果 |
| 3.2.6 结论 |
| 3.3 多类型关系的隐式关联挖掘 |
| 3.3.1 简介 |
| 3.3.2 相关工作 |
| 3.3.3 对象关联挖掘问题的定义 |
| 3.3.4 用混合模型挖掘隐式关联 |
| 3.3.5 类别可分混合模型 |
| 3.3.6 专家 |
| 3.3.7 学术挖掘 |
| 3.3.8 结论 |
| 3.3.9 附录A |
| 3.4 基于Web的竞争对手挖掘 |
| 3.4.1 简介 |
| 3.4.2 相关工作 |
| 3.4.3 从网络上挖掘竞争对手 |
| 3.4.4 竞争者发现 |
| 3.4.5 竞争领域挖掘 |
| 3.4.6 竞争依据挖掘 |
| 3.4.7 改进的竞争者挖掘模型 |
| 3.4.8 实验结果 |
| 3.4.9 结论 |
| 3.5 时间关联的事件挖掘 |
| 3.5.1 简介 |
| 3.5.2 相关工作 |
| 3.5.3 时间关联事件搜索算法 |
| 3.5.4 实验结果 |
| 3.5.5 结论 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 社会化网络(Web 2.0)下的实体挖掘研究 |
| 4.1 序言 |
| 4.2 社会化搜索 |
| 4.2.1 简介 |
| 4.2.2 相关工作 |
| 4.2.3 基于社会化标注的万维网搜索 |
| 4.2.4 实验结果 |
| 4.2.5 讨论 |
| 4.2.6 结论 |
| 4.3 社会化语言模型 |
| 4.3.1 简介 |
| 4.3.2 相关工作 |
| 4.3.3 社会化标注分析 |
| 4.3.4 社会化语言模型 |
| 4.3.5 社会化语言模型参数估计 |
| 4.3.6 探索社会化标注结构 |
| 4.3.7 实验结果 |
| 4.3.8 结论 |
| 4.4 社会化浏览 |
| 4.4.1 简介 |
| 4.4.2 相关工作 |
| 4.4.3 大规模社会化标注浏览算法概览 |
| 4.4.4 高效浏览社会化标注 |
| 4.4.5 社会化标注浏览的增强模型 |
| 4.4.6 实验结果 |
| 4.4.7 结论 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 语义网络(Web 3.0)下的实体挖掘研究 |
| 5.1 序言 |
| 5.2 语义浮出 |
| 5.2.1 简介 |
| 5.2.2 相关工作 |
| 5.2.3 层次化语义浮出模型描述 |
| 5.2.4 实验结果 |
| 5.2.5 结论 |
| 5.3 语义Web服务组合 |
| 5.3.1 简介 |
| 5.3.2 相关工作 |
| 5.3.3 预备知识 |
| 5.3.4 语义网络服务组合框架 |
| 5.3.5 语义重写算法 |
| 5.3.6 案例分析 |
| 5.3.7 讨论 |
| 5.3.8 结论 |
| 5.4 小结 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文 |
（9）模型驱动的业务生成方法及业务智能化支撑技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1.研究工作的背景和意义 |
| 1.2.项目背景和主要研究内容 |
| 1.3.研究工作的创新点 |
| 1.4.论文结构和主要内容 |
| 第二章 融合业务网络的发展和演进技术研究 |
| 2.1.引言 |
| 2.2.电信网和互联网在业务层面的融合历程 |
| 2.3.未来融合业务的发展趋势和特征 |
| 2.4.未来的泛在融合网络的参考模型 |
| 2.5.本章小结 |
| 2.6.本章参考文献 |
| 第三章 模型驱动的融合业务生成方法研究 |
| 3.1.引言 |
| 3.2.电信网和互联网在语法层面融合的业务体系结构 |
| 3.3.业务生成技术的现状和存在的问题 |
| 3.4.新的软件系统开发方法—模型驱动架构(MDA) |
| 3.5.模型驱动的融合业务生成框架 |
| 3.5.1.模型驱动的业务生成方法的概念模型 |
| 3.5.2.视点分离的模型驱动的融合业务生成方法 |
| 3.5.3.模型驱动的融合业务生成方法涉及到的关键理论和技术要点 |
| 3.6.支持融合互联网和电信网业务的统一建模语言的构建方法 |
| 3.6.1.电信领域的软件建模语言体系 |
| 3.6.2.互联网领域的传统软件建模语言 |
| 3.6.3.基于MDA的元建模体系的统一建模语言构建方法 |
| 3.7.电信业务领域元模型的构建方法 |
| 3.7.1.电信业务领域元模型的框架结构 |
| 3.7.2.业务需求捕获元模型 |
| 3.7.3.独立于具体接口技术和实现平台的抽象电信业务元模型 |
| 3.7.4.开放接口技术相关的元模型 |
| 3.7.5.通用能力元模型 |
| 3.7.6.实现平台相关的元模型 |
| 3.8.模型转化技术在业务生成中的研究 |
| 3.8.1.MDA的模型转化原理 |
| 3.8.2.现有的模型转化方法的现状及存在的问题 |
| 3.8.3.一种改进的基于元模型的模型到模型的转化方法 |
| 3.9.模型驱动的业务生成环境构建及业务逻辑执行环境 |
| 3.9.1.模型驱动的业务生成环境(MdSCE) |
| 3.9.2.模型驱动的业务生成过程 |
| 3.9.3.业务逻辑执行环境(SLEE) |
| 3.10.模型驱动的融合业务的建模描述实例 |
| 3.10.1.业务需求建模 |
| 3.10.2.高层抽象的业务模型建模 |
| 3.11.本章小结 |
| 3.12.本章参考文献 |
| 第四章 电信网络能力服务的语义化描述方法研究 |
| 4.1.引言 |
| 4.2.语义Web技术 |
| 4.2.1.语义Web分层体系结构 |
| 4.2.2.资源描述框架(RDF)和资源描述框架模式(RDFS) |
| 4.2.3.本体(Ontology)建模原理 |
| 4.3.面向服务的计算架构和语义Web服务技术 |
| 4.3.1.面向服务的计算架构(SOA) |
| 4.3.2.语义Web服务 |
| 4.4.面向语义Web服务的融合互联网和电信网资源的统一业务架构 |
| 4.4.1.未来的支持语义互操作的融合网络的统一业务架构 |
| 4.4.2.现阶段业务层面支持电信网和互联网语义互操作的业务架构 |
| 4.5.电信网络能力服务的语义化描述方法研究 |
| 4.5.1.直接扩展ServiceProfile的方法 |
| 4.5.2.间接的扩展ServiceProfile的方法 |
| 4.6.电信业务领域本体的构建及形式化描述研究 |
| 4.6.1.常用的领域本体的建模方法 |
| 4.6.2.电信业务领域本体的构建方法 |
| 4.6.3.电信业务领域本体的概念模型及其形式化编码 |
| 4.7.结合电信业务领域本体的电信网络能力服务的语义化描述 |
| 4.7.1.对OWL-S的ServiceProfile属性的扩展 |
| 4.7.2.电信网络能力服务的ServiceModel和ServiceGrounding的描述 |
| 4.8.本章小结 |
| 4.9.本章参考文献 |
| 第五章 业务上下文本体建模及不确定性推理研究 |
| 5.1.引言 |
| 5.2.业务的智能化机理 |
| 5.3.语义Web服务环境下基于MDA的智能化业务生成及执行机理 |
| 5.3.1.语义Web应用的开发现状 |
| 5.3.2.现有业务生成方法的局限性 |
| 5.3.3.模型驱动的上下文感知的个性化业务生成思路 |
| 5.3.4.语义Web服务环境下的个性化智能业务的执行机理 |
| 5.4.业务的上下文信息本体建模方法 |
| 5.4.1.业务上下文信息 |
| 5.4.2.业务上下文的本体建模框架 |
| 5.5.基于本体建模语言(OWL)的上下文信息确定性推理 |
| 5.5.1.基于OWL语言的上下文信息推理 |
| 5.5.2.基于用户自定义规则的上下文信息推理 |
| 5.6.基于贝叶斯网络的不确定性推理的研究 |
| 5.6.1.贝叶斯网络基础理论 |
| 5.6.2.基于贝叶斯网络的业务上下文认知框架 |
| 5.6.3.业务上下文认知模型的实验环境及仿真分析 |
| 5.7.本章小结 |
| 5.8.本章参考文献 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1.论文的总结和创新 |
| 6.2.进一步的研究工作 |
| 附录 |
| A.表示师生关系的RDFS的实例 |
| B.扩展了电信网络能力特征参数的OWL-S ServiceProfile |
| C.主要缩略语中英文对照 |
| 攻读博士学位期间完成的论文和专利 |
| 期刊论文 |
| 合作文章 |
| 国际和国内会议论文 |
| 专利申请 |
| 技术报告 |
| 致谢 |
（10）随机事件及其概率剖析（论文提纲范文）
| 1 内容提要 |
| 1.1 事件之间的三种运算与四种关系 |
| 1.2 古典概型的计算公式 |
| 1.3 解应用题, 常需要做以下三件事 |
| 1.4 事件A1A2与的A2|A1区别 |
| 1.5 事件的相互独立性与事件的互斥的区别 |
| 1.6 概率的计算公式及其特殊情况 |
| 1.6.1 加法公式 |
| 1.6.2 乘法公式 |
| 1.6.3 全概率公式与贝叶斯公式 |
| 1.6.4 寻找完备事件组的两个常用方法 |
| 1.7 贝努利概型 |
| 2 例题分析 |
四、对全概率和贝叶斯公式寻找完备事件组的两个方法（论文参考文献）
- [1]基于自适应PPA及贝叶斯网络的化工过程故障诊断方法研究[D]. 魏小林. 重庆理工大学, 2020(08)
- [2]垃圾焚烧邻避危机转化案例推理研究[D]. 黄盼. 武汉理工大学, 2019(07)
- [3]随机事件概率的解题思路与方法[J]. 唐瑜. 中华少年, 2017(36)
- [4]全概率公式的教学研究[J]. 孙莉敏,张聪,王改霞. 数学学习与研究, 2017(21)
- [5]计及分布式电源的配电网故障定位与隔离[D]. 戴学森. 东南大学, 2016(03)
- [6]全概率公式与贝叶斯公式在信号传输方面的应用[J]. 王雪明,宋娜. 企业导报, 2014(13)
- [7]原因结果法求解全概率问题[J]. 袁昊劼,李凌. 高等函授学报(自然科学版), 2009(05)
- [8]基于Web的实体信息搜索与挖掘研究[D]. 包胜华. 上海交通大学, 2008(07)
- [9]模型驱动的业务生成方法及业务智能化支撑技术研究[D]. 乔秀全. 北京邮电大学, 2007(05)
- [10]随机事件及其概率剖析[J]. 王东红. 广东交通职业技术学院学报, 2005(04)