检索结果-内蒙古大学图书馆

西北农林科技大学学报（自然科学版） 2016年第8期44卷 219-225页

作者：李伶杰康艳宋松柏邓瑞强金义蓉西北农林科技大学水利与建筑工程学院陕西杨凌712100 南京水利科学研究院江苏南京210029

【目的】对条件概率模型在非一致性水文序列频率计算中的应用进行研究,为变化环境下的水文频率分析提供依据。【方法】基于条件概率模型,以渭河流域林家村、张家山和状头3个具有跳跃变异的水文站年平均流量系列为研究对象,选择两参数对... 详细信息

【目的】对条件概率模型在非一致性水文序列频率计算中的应用进行研究,为变化环境下的水文频率分析提供依据。【方法】基于条件概率模型,以渭河流域林家村、张家山和状头3个具有跳跃变异的水文站年平均流量系列为研究对象,选择两参数对数正态分布、三参数对数正态分布、Gumbel分布和P-Ⅲ型分布4种分布模型,采用模拟退火粒子群算法进行参数估计,以效率系数R2等指标进行拟合优度评价并选取最佳模型,最后采用学生化残差分析所选模型的合理性。【结果】3个水文站序列的理论频率曲线与经验点据配合的效率系数均高于0.96,最佳模型的学生化残差均服从标准正态分布,表明基于条件概率模型的计算结果合理可靠。【结论】条件概率模型的物理意义明确、理论严密、拟合效果较优,是一种对具有跳跃变异的非一致性水文序列进行频率分析的有效途径。

关键词：条件概率模型非一致性水文序列频率分析跳跃变异

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条件概率模型研究及其在中文名实体识别中的应用

条件概率模型研究及其在中文名实体识别中的应用

引用

作者：赵健哈尔滨工业大学

学位级别：博士

条件概率模型，又称为判别式模型（Discriminative Model），是一类常用的模式识别方法，它相对于产生式模型有很多优点。产生式模型早期被广泛应用到自然语言处理中，包括词性标注、边界识别、名实体识别、句法分析等。从上世纪80年代... 详细信息

条件概率模型，又称为判别式模型（Discriminative Model），是一类常用的模式识别方法，它相对于产生式模型有很多优点。产生式模型早期被广泛应用到自然语言处理中，包括词性标注、边界识别、名实体识别、句法分析等。从上世纪80年代后期开始，条件概率模型开始引起研究者们的注意，特别是在自然语言处理领域，由于条件概率模型更适合序列标注以及可以使用丰富特征的特点，因此条件概率模型在诸多的应用中，例如词性标注、名实体识别、组块分析、中文分词等，其性能表现都超过了产生式模型。\n 本文主要针对最大熵模型和条件随机域模型进行了较深入的理论研究。同时讨论了如何利用最大熵模型和条件随机域模型进行中文名实体识别，通常在名实体中，人名、地名、机构名比较难以识别，而数字、日期、时间等类别采用基于规则的方法就可以很好的识别，因此本文的研究重点是针对前三种名实体的识别。具体研究内容包括以下几个方面：\n 第一，针对最大熵模型在对不完整样本进行分类时表现不好的问题，我们提出了改进原有模型中特征补偿的方式。常用于训练最大熵模型参数的GIS（Generalized Iterative Scaling）算法要求必须满足一个条件：每个事件对不同的输出类别应该包含相同数量的特征。针对这一要求，传统的方法是采用一个全局唯一的补偿特征，然后乘以丢失的特征数。其潜在的思想是认为丢失特征对分类的贡献是等同的。本文提出了一种改进的特征补偿策略，即认为不同的特征类型对不同的输出类别有不同的贡献。通过把改进后的模型在机器学习的标准数据集上和原模型做对比测试表明，修正后的补偿策略能提高模型的学习效率和分类精度。\n 第二，本文分析了传统最大熵模型中特征表达方式的特点，指出这种特征表达方式存在的两个缺点：首先是没有考虑属性类型对分类的影响，其次，由于增加补偿特征来弥补丢失属性对分类的影响，导致迭代算法的收敛速度降低。为此，我们提出了一种改进最大熵模型特征表达的方法，即在传统模型特征的基础上，引入了属性类型对分类的影响，新模型的特征包含两部分：属性值对分类的贡献和属性类型对分类的贡献。在绝大多数分类任务中，训练集中的样本大多数都是完整的或者不同样本丢失的属性并不相同。基于这个事实，在训练过程中，利用完整样本和在当前属性上有取值的样本训练得到每种属性类型对分类的贡献度，该贡献度通过线形组合和原模型中的特征共同作用于样本的分类。通过在标准机器学习数据集上的实验测试，改进后的特征表达的分类性能较传统最大熵模型的性能有较大提高。\n 第三，本文将最大熵模型用于中文名实体识别，并在其框架下，定义了多种特征，其中包括上下文特征（N-gram）、词典特征（中文姓氏词典、地名词典）、构词特征（后缀）等。同时，我们在研究过程中发现，在加入词典特征后，某些词的词典特征因为共享权值，而使得权值过度增加，无法正确识别出该词在特定上下文环境中的类别。我们把这种现象称之为“权重偏置”（Weight Bias）。为了解决这一问题，本文提出了通过把特征分为原子特征，然后再对原子特征进行二元组合和三元组合形成一组复合特征的策略。同时为了降低系统的复杂性，避免过拟合的发生，我们采用了基于互信息的特征模板选择方法。\n 第四，本文采用条件随机域（CRF：Conditional Random Field）模型来进行中文名实体识别，为了考虑长距离约束对名实体识别的影响，我们在CRF模型中融合了触发对的特征。提出了一种基于词方差的选择触发对候选词的方法，并且采用了两种词语相关度的计算方法，即平均互信息和2χ统计量，其中2χ统计量是第一次被用来抽取中文触发对。更进一步对四种主要的概率模型在同等的条件下，在中文名实体上的性能表现作了比较。实验表明在四种概率模型中，由于CRF模型兼有产生式模型和判别式模型的优点，因此其在中文名实体识别上的性能最好。

关键词：条件概率模型中文名实体识别模式识别词性标注最大熵模型条件随机域

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条件推理的条件概率模型述评

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心理学探新 2008年第2期28卷 25-32页

作者：胡竹菁江西师范大学教育学院南昌330027

该文从理论模型和实验范式两个方面对Oaksford等人提出的条件推理概率模型作了综合评述,并充分肯定该模型将演绎推理与归纳推理结合起来进行研究对推理心理学的发展所作出的重要贡献。

关键词：条件推理条件概率模型

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条件概率模型在滑坡易发性分区中的应用

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四川水泥 2023年第5期 83-85,109页

作者：杨瑞娟苏晓亮贵州省交通规划勘察设计研究院股份有限公司贵州贵阳550081

滑坡是山区分布最广泛且破坏力最强的地质灾害之一。甘肃省平凉市崆峒区滑坡易发性影响因子主要包括地层岩性、断裂构造、地形条件、河流距离和地貌类型,基于条件概率模型计算得出研究区滑坡低易发区占16.80%,中易发区占29.33%,高易发区... 详细信息

滑坡是山区分布最广泛且破坏力最强的地质灾害之一。甘肃省平凉市崆峒区滑坡易发性影响因子主要包括地层岩性、断裂构造、地形条件、河流距离和地貌类型,基于条件概率模型计算得出研究区滑坡低易发区占16.80%,中易发区占29.33%,高易发区占32.60%,极高易发区占21.27%。明确该地区滑坡易发性区间,可为进一步开展滑坡危险性评价和风险评估奠定基础,也可为研究区后期的发展及土地规划提供依据。

关键词：滑坡 GIS 条件概率模型易发性分区

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考虑检修的结构动态疲劳可靠性条件概率模型

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中国海上油气（工程） 2006年第4期18卷 267-270页

作者：许亮斌陈国明中海石油研究中心中国石油大学(华东)

条件概率模型是基于检测结果更新结构可靠性及其参数的重要模型,但常规的条件概率模型没有考虑结构可靠性随时间的变化情况。基于裂纹尺寸准则和疲劳寿命准则,在海洋结构物可靠性概率模型更新研究中提出了考虑检修的结构动态疲劳可靠性... 详细信息

条件概率模型是基于检测结果更新结构可靠性及其参数的重要模型,但常规的条件概率模型没有考虑结构可靠性随时间的变化情况。基于裂纹尺寸准则和疲劳寿命准则,在海洋结构物可靠性概率模型更新研究中提出了考虑检修的结构动态疲劳可靠性条件概率模型,为在结构动态疲劳可靠性分析中考虑检修因素的影响提供了一种方法。基于各种检测结果和维修决策,对结构动态疲劳可靠性进行了评估。结合算例阐述了本文提出方法的可行性,验证了检测、维修结果对结构动态疲劳可靠性的影响。

关键词：检测维修海洋结构物动态疲劳可靠性条件概率模型

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基于多尺度条件概率模型的猪瘟病毒电镜图像检测方法

基于多尺度条件概率模型的猪瘟病毒电镜图像检测方法

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作者：李晨罗淼 610041 四川省成都市高新区府城大道西段399号

本发明公开了基于多尺度条件概率模型的猪瘟病毒电镜图像检测方法，采集原始猪瘟病毒电镜图片进行预处理；对预处理的图片进行网格化处理；对网格化得到的图像，进行最大池化，然后提取每个图像的灰度共生梯度矩阵和方向梯度直方图特征... 详细信息

标准号: CN112102231A

本发明公开了基于多尺度条件概率模型的猪瘟病毒电镜图像检测方法，采集原始猪瘟病毒电镜图片进行预处理；对预处理的图片进行网格化处理；对网格化得到的图像，进行最大池化，然后提取每个图像的灰度共生梯度矩阵和方向梯度直方图特征合成一个向量生成灰度共生梯度特征；将图像的灰度共生梯度特征利用分类器进行分类，得到灰度共生梯度特征的一元势函数；将图像的灰度共生梯度特征相邻的八个图像的灰度共生梯度特征利用分类器进行分类，得到相邻的八个灰度共生梯度特征的二元势函数；将一元势函数和二元势函数结合作为多尺度条件概率模型的势能团，通过多尺度条件概率模型计算图像级分类结果的联合概率。提高了准确率，降低了兽医的负担。

关键词：灰度梯度特征共生图像势函数条件概率模型多尺度预处理猪瘟病毒分类器方向梯度直方图网格化处理电镜图片电镜图像分类结果梯度矩阵向量生成势能网格化分类准确率池化兽医合成采集概率检测联合图片

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条件推理概率计算模型的参数相关性检验

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心理科学 2010年第2期33卷 412-415页

作者：余达祥胡竹菁戴海琦南昌航空大学测试与光电工程学院南昌330063 江西师范大学教育学院南昌330027

本研究对Oaksford条件推理概率计算模型进行了参数相关性检验,结果表明,在LL、LH、和HH命题条件下,被试对MT式的认可度与其对AC式的认可度之间存在正相关,这与基于该模型所作的预测正好相反;基于该模型的高概率结论效应预言也只在部分... 详细信息

本研究对Oaksford条件推理概率计算模型进行了参数相关性检验,结果表明,在LL、LH、和HH命题条件下,被试对MT式的认可度与其对AC式的认可度之间存在正相关,这与基于该模型所作的预测正好相反;基于该模型的高概率结论效应预言也只在部分推理式中得到证明。实验同时表明,推理式认可度与结论概率的相关特性还与前提命题的类型有关。

关键词：条件概率模型参数相关性检验高概率结论效应

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条件推理概率解释模型中的隐性预设及其实证检验

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华东师范大学学报（教育科学版） 2009年第3期27卷 46-54页

作者：余达祥南昌航空大学自动化学院南昌330063

通过对条件推理概率解释模型的数学分析,发现相对于不同概率空间取得的前、后件概率不满足条件概率的定义要求。基于条件概率的条件推理解释模型隐含着共属类假设,即认为推理者能在同一概率空间对条件命题的前、后件发生率做出评估,但... 详细信息

通过对条件推理概率解释模型的数学分析,发现相对于不同概率空间取得的前、后件概率不满足条件概率的定义要求。基于条件概率的条件推理解释模型隐含着共属类假设,即认为推理者能在同一概率空间对条件命题的前、后件发生率做出评估,但未给出任何实验证明。为验证条件推理概率解释模型,分别进行了有关该模型的概率一致性检验和共属类假设检验。实验结果表明,被试的推理行为不满足该模型蕴含的概率一致性要求及共属类假设,被试的条件推理行为不能用Oaksford条件概率模型来解释。

关键词：条件推理条件概率模型共属类假设

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例析高考中常考常新的几类概率模型

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高中数理化 2025年第5期 13-14页

作者：于立军山东省高青县第一中学

概率是高考必考的核心内容,纵观近年全国高考及独立命题省市的高考试卷,虽然概率问题常考常新,但主要涉及的概率模型有四种,即古典概型、独立重复模型、条件概率模型以及概率与数列递推模型.下面分类例析这几种概率模型的原理和求解要点.

关键词：高考条件概率模型古典概型独立重复模型

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非一致性水文频率分析的研究进展

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水科学进展 2011年第6期22卷 864-871页

作者：梁忠民胡义明王军河海大学水文水资源学院江苏南京210098

水文频率分析计算需满足独立随机同分布假设,其中同分布是指水文样本在过去、现在和未来均服从同一总体分布,即样本应具有一致性。然而,由于气候变化及人类活动的影响,使得一致性的假设受到挑战,因此变化环境下传统频率计算方法获得的... 详细信息

水文频率分析计算需满足独立随机同分布假设,其中同分布是指水文样本在过去、现在和未来均服从同一总体分布,即样本应具有一致性。然而,由于气候变化及人类活动的影响,使得一致性的假设受到挑战,因此变化环境下传统频率计算方法获得的设计结果,其可靠性受到质疑。为此,探索适应非一致性极值系列的频率分析方法已显得非常重要。总结介绍国内外关于非一致性水文频率分析的一些代表性研究成果,主要集中在以下两方面:一是基于还原/还现途径;二是基于非一致性极值系列直接进行水文频率分析途径。最后对进一步值得研究的问题进行了展望。

关键词：非一致性水文频率分析还原/还现混合分布模型时变矩模型条件概率模型

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