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。     

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。     

基于概率的不确定推理集成模型

给出了基于概率的不确定推理的一个形式化框架，研究了ＭＹＣＩＮ类和ＰＲＯＳＰＥＣＴＯＲ类不确定推理模型，建立了新的不确定推理模型，解决了基于概率的不确定推理中的一些重要的理论和实践问题。     

集成节约覆盖集理论和模糊概率推理的方法

本文运用Bayes定理分析了各种故障发生的先验概率对在已知征兆下判断故障的准确性的影响情况;论述了使用模糊概率描述征兆、故障、征兆与故障之间的映射关系等的方法;在将模糊概率和节约覆盖集理论集成的基础上,提出了基于浅知识的新的诊断推理方法.该方法在一定程度上减小了获取有关概率知识的难度,并对概率值的定义误差有一定的容错能力.     

浅析贝叶斯公式及其在概率推理中的应用

贝叶斯推理是在不完全信息下,对部分未知的状态利用主观概率估计或统计得到的先验概率,然后用贝叶斯公式对诱发某结果的最可能原因进行概率推理。本文通过例子介绍了贝叶斯公式的意义及其在概率推理中的应用。     

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。     

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．     

基于条件概率的错误定位方法

有效的软件调试是保证软件可靠性的关键。调试旨在发现程序中存在的错误并进行修复,其中错误定位最为烦琐,针对目前性能优异的基于程序频谱的定位方法展开研究。为了能直观地表现程序频谱与执行结果之间的联系,结合条件概率的思想对这种联系进行量化分析,并基于条件概率模型的特征提出了一种新的可疑度计算公式CPStar,该方法采用了不确定性系数Star,通过调节系数的大小提高公式的可用性,可以有效修正成功测试用例的数量对定位效果的不利影响。实验结果表明,提出的CPStar方法可以在一定程度上提高错误定位的准确性与效率,其定位效果优于其他方法。     

条件概率系列公式的学习技巧

条件概率系列公式是“概率论与数理统计”课程的重要知识点．分析这些公式之间的联系和公式使用的一些规则和技巧，这些规则和技巧便于学生掌握，在求解古典概型问题时颇为有效，教学过程中学生反映良好。     

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。     

一种基于条件概率重传的协作ARQ协议

在协作ARQ协议中,重传过程由中继辅助完成。研究了在认知无线电网络二级用户通信场景下,采用一种基于条件概率重传的新协作ARQ协议,并增加中继向基站发送确认信号的机制,即ACK-R(Acknowledgment sig-nals from the Relays)机制,经过马尔科夫分析和仿真证明,可以显著增加系统的吞吐量.     

带强制必然事件条件因子的全概率公式及其应用

对概率论中的全概率公式进行了有价值的拓展,提出并证明了带强制必然事件条件因子的全概率公式.基于该公式,对一直困扰人们,涉及强制必然事件随机问题的概率计算,给出了简单有效的计算方法.最后实例说明了其应用的广泛性.     

基于条件事件代数的常概率事件模型及应用

基于乘积空间条件事件代数,介绍了一种具有严格数学表示的常概率事件的方法，将其应用于数据融合系统中的专家权重事件描述，数值融合的结果与代数融合的结果相一致。在乘积空间条件事件代数中，提出了一个新的度量专家观点的布尔相似性测度，该测度可以有效地评定专家信息的相似性，并给出了一个具体的实例。