条件推理中不同前后件概率组合的实验效应

通过控制条件命题中前件与后件发生概率的高低，在直接提供和间接提供概率信息的情况下，考察了4种不同前后件概率组合（LL、LH、HL、HH）的条件命题对4种条件推理（MP、DA、AC、MT）的影响，结果表明：大学生对前后件的主观概率估计会影响他们的推理行为，表现出高概率结论效应，而客观概率信息对推理过程的影响却不明显；大学生对4种条件推理的认可程度主要与范畴前提的条件概率值成正比。     

形式规则、心理模型与概率理论——条件推理中三种理论模型的比较研究

条件推理是一种最简单的演绎推理。然而心理学家对于人们是如何进行条件推理一直存在三种不同的理论观点：形式规则、心理模型和概率理论。这些理论都能解释条件推理过程中的一些现象,但还存在一定的不足,本文将对这些理论进行详细的评述。     

反事实条件推理的认知加工机制初探

选取两个条件命题,采用命题推理和语义推断的两阶段实验任务,探讨了大学生被试进行“反事实”条件推理的认知加工过程.结果发现:①被试对“如果当时P,就会(不会)Q”的条件命题一般会作出反事实的理解,即“PQ”,但也可能会对“如果P,就会(不会)Q”的条件命题作出反事实的理解.②在进行“反事实”推理时,被试更倾向于认可MT推理和DA推理,这一结果对心理模型的观点提供了实验支持.     

条件推理中前提顺序效应再探

为了进一步检验模型理论的观点并深入揭示条件推理的认知机制,以大学生为被试,探讨了交换推理的前提顺序以及推理内容对条件推理的影响,结果发现:交换条件推理的前提顺序的确不能促进MT推理,不支持心理模型观点.     

不确定性知识的定性表示、推理及其应用——定性概率网研究综述

 贝叶斯网是不确定性知识表示和推理的有效框架,定性概率网是贝叶斯网的抽象表示,它简化了不确定性知识的表示,加速了不确定性知识的推理.近年来,定性概率网成为了不确定人工智能和知识发现领域的一个重要研究方向.分析总结了目前定性概率网的挑战和研究成果,主要包括定性概率网的知识表示、推理及应用3个方面.表示方面,概括了定性影响、定性加协作、定性乘协作和原因间影响,并探讨了定性概率网表示机制存在的问题及主要解决方法;推理方面,描述了推理算法,探讨了定性概率网推理冲突问题,分析比较了解决推理冲突的主要方法;应用方面,概括了基于定性概率网的知识发现和决策支持的主要方法.此外,基于对现有研究成果的分析总结,也指出了定性概率网相关方面进一步研究的问题及重点.     

二值命题逻辑中的蕴涵度量与近似推理

在二值命题逻辑系统中引入公式的真度、条件真度和蕴涵真度概念,为二值命题逻辑系统的程度化研究和近似推理提供了数值化工具.为了讨论基于真度、条件真度和蕴涵真度的近似推理模式的关系问题,以真度概念为基础,在二值命题逻辑系统中引入蕴涵度量概念,并通过蕴涵度量的真度表示式,给出了与有限理论相关的分别基于真度、条件真度和蕴涵真度的伪距离的蕴涵度量表示式,证明了分别基于真度、条件真度和蕴涵真度的近似推理问题可以转化为基于蕴涵度量的近似推理讨论,并给出了蕴涵度量在近似推理中的应用,为二值命题逻辑系统的基于不同真度的近似推理研究提供数值化方法.     

条件概率及其应用

条件概率是概率论中最重要的概念之一,文章着重分析了条件概率的概念、特点以及在实践中的应用。文章对有关条件概率的几种形式作出分析,对不同形式的条件概率应用作出相应的解答。     

概率命题的合情推理

本文在《合情推理与创新思维的数学模型》一文的基础上,进一步研究概率命题的合情推理,并且得到了概率命题合情推理的各种模型。     

模糊命题逻辑L*中公式的条件随机真度

在赋值格为[0,1]的模糊逻辑系统L*中,基于条件概率的思想和赋值集的随机化方法提出了公式的条件随机真度,证明了条件随机真度的MP规则和HS规则。引入公式间的条件随机相似度和条件伪距离,建立了条件随机逻辑度量空间,推导出条件伪距离的若干性质,证明了条件随机逻辑度量空间中逻辑运算的连续性,并初步研究了给定条件下的近似推理理论。     

基于故障树和贝叶斯网络的危化品罐式运输车道路运输系统的可靠性分析

为保障危化品罐式运输车道路运输系统的可靠性,提出一种基于故障树分析法和贝叶斯网络的系统可靠性研究方法.首先,根据道路运输系统故障树模型向贝叶斯网络转化的方法确定贝叶斯网络模型和条件概率表;其次,结合贝叶斯网络双向推理算法对危化品道路运输系统进行推理计算;最后,分析得出危化品罐式运输车道路运输系统的可靠度.研究发现:该方法可以根据根节点故障的先验概率正向推理系统失效的可能性,并且可以通过根节点的概率重要度分析结果排查故障,同时可以通过反向推理计算根节点的后验概率诊断故障.在结论中,提出了针对系统中关键风险事件的应对策略.     

关于正则条件概率的几点注记

本文证明了关于正则条件概率与正则条件期望的几个恒等式,并将所得结果应用到未必起始于固定点的Brown运动上,同时证明:一个Brown运动如果不起始于固定点而是起始于一个随机变量,则在关于初值的正则条件概率下,对于几乎所有的初值,该运动仍是Brown运动。     

命题性质对大学生条件推理的影响

本研究旨在探讨命题性质对大学生条件推理的影响。研究结果显示:男生在抽象命题的MP形式和AC形式以及具体命题的DA形式上的判断成绩显著地高于女生;具体命题的4种推理形式(MP、MT、DA、AC)的成绩都极其显著地高于抽象命题;大学生在抽象命题和具体命题中的AC形式成绩显著地高于MP形式,也极其显著地高于DA形式。本研究的结果不支持规则理论和心理模型理论。     

基于NGACH和ANFIS的调谐模型构建

针对传统的自适应模糊推理系统无法解决波动聚类现象,通过分析自适应模糊推理系统和非线性广义自回归条件方差的特性,提出了融合自适应模糊推理系统和非线性广义自回归条件方差的调谐模型.调谐模型实质是指在对ANFIS和NGARCH进行独立运行的基础上,对运行结果进行动态调谐操作,从而提高系统的预测精度.最后,结合实际的项目数据,证明调谐模型提高了传统ANFIS对于波动聚类现象的应对能力,获得较好的运行效果.     

正则条件概率的存在性

本文研究了不可分距离可测空间正则条件概率的存在性.     

对全概率公式及其应用的讨论

指出了全概率公式、条件概率及贝叶斯公式在实际应用中与其理论上的矛盾,从应用的角度重新叙述并精确论证了这些公式,弥补了原理论上的不足.     

有限寿命疲劳可靠度计算的新方法

根据疲劳强度和可靠性理论,利用条件概率给出了有限寿命疲劳强度的可靠度计算公式。当随机变量服从正态分布时,可用数值积分求解;当随机变量不全为正态分布时,可用蒙特卡洛法求解。同时,利用本文给出的公式用迭代法可求出应力为随机变量时的可靠寿命。     

离散索赔额的更新风险模型

贴现惩罚函数是保险公司破产前瞬间盈余和破产时赤字的函数,本文考虑了贴现惩罚函数在离散个体索赔额的复合Poisson更新风险模型中的应用.以鞅方法为基础,主要推导了贴现惩罚函数的具体更新方程表达式,以及渐进结果;而且还推导了破产前瞬间盈余和破产时赤字联合密度函数、破产时刻的条件期望和破产概率.最后得到了本文结果与经典风险模型的形式一致.     

基于改进ID3算法的决策树构建

介绍了决策树算法的基本原理,指出在决策树构建的过程中,ID3（Interative Dichotomic Version3）算法按照信息增益最大的原则选取属性,公式比较复杂,相应计算的复杂度也比较高,耗费较多的硬件资源．相对于ID3算法而言,条件概率决策树算法按照条件概率最大的原则选取属性,条件概率能够把属性和类别联系在一起,公式比较简单,有效地降低了计算的复杂性,并且决策树的建立提高了系统的精确度和检测速度．     

关于条件概率及其应用教学方法的研究

条件概率及其应用是《概率论与数理统计》课程中的一个重难点,采用案例教学,通过对实际案例分析导入新课,从而激发学生的学习兴趣,使学生轻松掌握条件概率、全概率公式和贝叶斯公式以及其适用范围,进而提高教学效果。