条件概率中的“条件”与事件发生的“条件”的关系剖析

在解答条件概率问题的过程中,厘清条件概率中的“条件”与事件发生的“条件”是关键一环,解题者往往对条件概率中的“条件”与事件发生的“条件”之间的关系分析不到位,认识不明晰,导致问题的关系不清,解答产生意想不到的错误．下文对条件概率中的“条件”与事件发生的“条件”的常见关系举例剖析,供读者参考．     

基于D-S证据理论的Bayes信息融合

在Bayes统计中,验前分布的获取和表示是一个关键问题,尤其在验前信息多源型的情况下,更需要合理客观地综合利用这些信息.针对实际现实中信息的多源性和不确定性,本文给出了一种基于D-S证据理论的多源总体验前分布的融合方法,并通过实例说明了该方法在Bayes先验信息融合中的应用.     

貌似神异的条件概率与积事件概率

条件概率是新课标教材中的新增内容,由于它与大家经常碰到的积事件概率貌似却神异,故不少师生容易将二者混为一谈,从而导致错解发生,为此,下面通过一道题的求解及辨析澄清一下条件概率与积事件概率的本质区别,以解大家之惑．     

一种基于证据推理的信息不完全的多准则决策方法

针对权系数信息不完全、准则值不确定且不完全的多准则决策问题,提出了一种基于证据推理的方法.该方法通过证据推理算法构造方案的目标函数,结合不完全信息的权系数建立非线性规划模型,使用遗传算法求解模型得到效用值的区间数,从而得到整个方案集的排序.最后以实例表明该方法的有效性和可行性.     

一类大系统模糊随机多目标决策的建模与求解方法

本文提出和建立了一类大系统模糊随机多目标决策（ＦＳＭＯＤＭ）模型，讨论了模糊事件的模糊概率的若干基本性质．在此基础上，将ＦＳＭＯＤＭ模型转化为清晰的多目标决策模型，并给出了递阶分解协调求解方法．把该模型应用到大连市水资源与经济发展规划研究中取得了令人满意的结果．     

离散事件动态系统的关键路径与扰动分析

具有存储器的串行生产线是一典型离故事件动态系统．本文在其极大代数上线性状态方程的基础上，定义了关键路径，并研究了关键路径的特性．通过关键路径，给出了其扰动分析方法．     

带ARMA有色噪声的广义系统信息融合Kalman平滑器

对于带自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声的多传感器广义离散随机线性系统,应用奇异值分解,提出了广义系统多传感器信息融合状态平滑问题。基于Kalman滤波方法,在线性最小方差信息融合准则下,给出了按矩阵加权融合降阶稳态广义Kalman平滑器。为了计算最优加权,提出了局部平滑误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了所提方法的有效性。     

具有衰减测量和概率通讯延迟的随机非线性系统的事件触发分布式一致滤波

文章针对传感器网络下一类具有衰减测量和概率通讯延迟的随机时变非线性系统,研究该类系统的分布式一致滤波算法设计问题.首先,考虑到传感器网络的拓扑结构,状态估计信息可在相关节点间进行交换.注意到相邻节点间的信息传输会产生概率通讯延迟现象,提出事件触发传输方案旨在减少交换传感器节点之间误差较大的估计信息.每个传感器节点使用相邻节点发送的信息来修正自身的状态,从而构造相应的分布式一致滤波器.通过最小化滤波误差协方差上界的迹来求出滤波器增益以及一致增益.此外,对滤波误差协方差上界矩阵的单调性进行理论分析,并通过数值仿真验证所提出的滤波算法的可行性和有效性.     

二维随机变量条件分布函数教学的思考

本文利用条件概率的定义,由随机变量分布函数的性质,给出一般情形下随机变量条件分布函数的定义,以帮助学生更好地理解随机变量的条件分布函数的概念.     

条件概率真度的相似度及伪距离

基于条件概率的思想,在连续值命题逻辑系统中引入赋值密度函数概念,给出了公式的概率真度、条件概率真度的定义,定义了公式间的相似度和伪距离并证明了概率真度的推理规则.     

Medical diagnosis: Fuzzy sets and degrees of belief

A model simulating the medical diagnostic process is presented. Diagnostic groups are considered as fuzzy sets. Partial knowledge is quantified by belief functions. The process is considered as the evaluation by the clinician of his degree of belief concerning the belonging of his patient to a fuzzy set given fuzzy and partial informations.     

专家系统中证据的合成,传播与修正

在专家系统中，由于证据的不确定性和推理规则的不确定性，推理也相应地发生变化，需要对证据进行合成、传播与修正。有许多文献进行了研究［２］，［３］，［４］，但已有的方法大都是针对不同的不确定性推理给出不同的方法。“本文旨在给出不确定性推理中证据合成、传播与修正的一般公式。     

Theory of evidence — A survey of its mathematical foundations,applications and computational aspects

The mathematical theory of evidence has been introduced by Glenn Shafer in 1976 as a new approach to the representation of uncertainty. This theory can be represented under several distinct but more or less equivalent forms. Probabilistic interpretations of evidence theory have their roots in Arthur Dempster's multivalued mappings of probability spaces. This leads to random set and more generally to random filter models of evidence. In this probabilistic view evidence is seen as more or less probable arguments for certain hypotheses and they can be used to support those hypotheses to certain degrees. These degrees of support are in fact the reliabilities with which the hypotheses can be derived from the evidence. Alternatively, the mathematical theory of evidence can be founded axiomatically on the notion of belief functions or on the allocation of belief masses to subsets of a frame of discernment. These approaches aim to present evidence theory as an extension of probability theory. Evidence theory has been used to represent uncertainty in expert systems, especially in the domain of diagnostics. It can be applied to decision analysis and it gives a new perspective for statistical analysis. Among its further applications are image processing, project planning and scheduling and risk analysis. The computational problems of evidence theory are well understood and even though the problem is complex, efficient methods are available.Research partly supported by Grants No. 21-30186.90 and 21-32660.91 of the Swiss National Foundation for Scientific Research.     

关于事件域教学上的一些思考

事件域是概率论与数理统计中一个非常重要的定义,事件域的引入有利于规范概率论的理论．本文对事件域做了详细的分析,阐述了事件域引入的含义,解决了在教师教学和学生学习事件域时的一些疑惑．     

基于证据理论的作战群体类型建模与识别方法

作战群体的类型识别是兵力聚合中的一个重要问题,针对类型识别所处理的情报及所使用的知识的不确定性,尤其是情报与知识在观点上的不明确性,本文提出了基于证据理论的情报表示及组合方法,并给出了群体类型的模板表示方法,进而提出了基于组合情报与模板模糊匹配的作战群体类型识别方法。该方法能应用于各个层次的兵力聚合过程,以辅助各个指挥层次的军事决策,提高决策的速度及效率。     

Conditional expectation and the Bergman projection

For any σ-algebra of measurable subsets of the unit disk generated by a finite Blaschke product, we prove that the associated conditional expectation operator commutes with the Bergman projection operator if and only if the σ-algebra is generated by a monomial. In the process, a formula for the conditional expectation operator (under certain assumptions) is obtained. When compared with earlier results of A.B. Aleksandrov concerning conditional expectation associated with σ-algebras of measurable subsets of the circle, our results exhibit a stark contrast between the way conditional expectation operators act in the Bergman and Hardy space settings.