基于属性掌握概率的认知诊断模型

认知诊断模型研究主要包括模型建构、模型性能评估及结果报告几个方面.用多维连续向量表示被试的属性掌握概率,并假设属性应用满足局部独立的条件下建构属性掌握概率认知诊断模型,然后运用马尔科夫链蒙特卡洛方法估计模型参数,模拟研究表明该算法的准确性和稳定性较好.最后,运用该模型分析分数减法数据的结果表明被试属性水平和项目参数的诊断结果与规则空间方法分析的结果一致,从而表明该模型是可信和有效的.     

属性蕴含Q矩阵理论的认知诊断模型

引入属性蕴含的Q矩阵理论扩展了传统Q矩阵理论.属性的先决关系是属性蕴含的特殊形式,寻找属性蕴含Q矩阵理论中合适的认知诊断模型具有重要的理论与应用意义.就满足属性蕴含的Q矩阵,视其为形式概念分析中的形式背景,形势背景诱导的概念格亦为认知诊断模型.研究成果可进一步丰富Q矩阵理论与方法.     

一种基于属性相关性度量的朴素贝叶斯分类模型

本文通过分析属性相关性的度量和属性约简,提出一种基于属性相关性度量的朴素贝叶斯分类模型EANBC。实验结果表明,与朴素贝叶斯分类模型相比,EANBC分类模型具有较高的分类正确率。     

基于模糊认知诊断模型的学生认知状态研究

教育信息化时代,对个体特征进行精准化的分析成为个性化学习与因材施教的关键.基于不同民族学习群体的认知特点,该文以云南省某高校1 286名汉族学生和715名少数民族学生2019年“高等数学”课程成绩为例,运用模糊认知诊断框架结合4参数Logistic模型,对少数民族和汉族学生的认知状态进行研究.研究结果表明:模糊认知诊断方法能够精准、有效地分析出个体的认知状态,在“高等数学”课程学习中,汉族学生与少数民族学生在不同知识点方面上的认知差异有所不同.因此,考虑学生在学习过程中的认知状态,有利于尊重不同学生的认知差异,进而为个性化学习与精准教学奠定基础.     

基于模糊认知图的文本分类模型研究

通过引入模糊认知图进行文本分类模型研究,即在向量空间模型、粗糙集等方法基础上使用模糊认知图进行文本分类,指出这一研究不仅大大约简文本空间向量的冗余属性,降低研究的规模与复杂性,提高工作效率,而且该研究将使文本分类通过迭代计算考虑到各向量间的影响。     

认知诊断中Q矩阵和Q矩阵理论

Q矩阵和Q矩阵理论是认知诊断中一对容易混淆的概念,一方面需要强调它们的差异,另一方面对Q矩阵理论做一些补充,比如在一定条件下,多级评分的认知诊断中测验蓝图的设计原理.根据实测数据对测验蓝图Q矩阵修正的设想,以及认知诊断模型和多维项目反应模型的联系.     

分类算法中基于差别矩阵的属性约简方法

差别矩阵中会出现大量的重复元素占用大量内存,当数据太稠密时,构成的差别矩阵太大不容易操作且计算代价较高。本文提出了一种基于简化差别矩阵的属性约简算法(SDMAR),在属性约简之前,通过计算属性相似度,对属性进行了合并操作,得到简化决策表。根据简化决策表构造差别矩阵,计算差别矩阵中出现次数最多的属性并删除包含该属性的元素,当差别矩阵为空时终止操作,以达到对决策表属性约简的目的。通过算法及实例分析得到属性约简过程的时间复杂度有所减小。     

一种基于模糊核超球感知器的模糊分类模型

本文提出一种模糊核超球感知器（FKHP）学习方法,并介绍了一种基于FKHP这种学习方法的模糊分类模型.模型构建的基本思想是首先选择适当的核函数,将训练模式从输入空间映射到高维特征空间;然后,在特征空间中,利用提出的模糊核超球感知器学习算法,为每一类训练模式找一个覆盖该类别的训练模式的超球;将每个超球,看作为一个模糊划分,以超球中心和半径为参数,定义超圆锥体的隶属函数,并为之建立一条IF-THEN分类规则;最后,以超球半径作为规则的调整参数,进行规则的优化调整.本文介绍了模型的结构、分类规则产生算法以及规则的调整策略.     

基于概率主题的文本层次分类

概率主题模型是一种统计生成模型,它从文档集合中抽取一系列主题,并将这些文档表示为不同主题依照一定概率混合而成.通过这种模型发现的主题,能揭示文档的语义信息,在很多领域都有着广泛的应用.为此基于概率主题模型,提出了一种新的层次文本分类方法. 该方法首先利用Gibbs抽样提取一系列主题,然后计算测试文档和每个类的基于主题的相似度.在20 NewsGroups数据集上的实验结果表明,该方法的分类性能明显超越支持向量机分类方法.     

基于AHM的认知诊断分类研究

深入研究AHM和人工神经网络的基础上提出了一种新的认知诊断分类方法--Hamming网分类方法.将Hamming网应用到AHM模式分类中,对0-1评分的测验进行实验,并与AHM中的传统分类方法A,B进行比较.实验结果表明,利用Hamming网分类方法分类效果明显占优.     

双二项模型下的破产概率研究

在经典风险模型的基础上把复合二项模型推广为双二项情形,即单位时问内的保险费收取次数也为二项分布,证明了破产概率的一般公式和Lundberg不等式,就指数分布情形给出了破产概率的具体计算公式并进行了随机模拟．     

基于网络模型的节点阻抗矩阵的新算法

结合配电网结线图特点,建立了反映支路电流向节点分布规律的数学模型。在此基础上,根据节点阻抗矩阵各的元素的意义,提出了一种节点阻抗矩阵各元素的简单且准确的计算方法。     

基于网络模型的节点阻抗矩阵的新算法

结合配电网结线图特点 ,建立了反映支路电流向节点分布规律的数学模型。在此基础上 ,根据节点阻抗矩阵各元素的意义 ,提出了一种节点阻抗矩阵各元素的简单且准确的计算方法     

保险费收取次数为Poisson过程的破产概率

经典的破产模型都是假定保险公司按照意境全时间常数速率收取保险费。在考虑保险费收入是一个Ｐｏｓｉｉｏｎ过程的基础上，讨论了盈余过程｛Ｒ（ｔ）ｔ≥０｝的性质，利用这些性质，给出了关于破产概率的一个定理，得到了与经典破产模型相同的不等式。     

数据的剔除对缺落值模型的影响

从距离角度和效率角度研究了一组数据和多组数据缺落值估计的影响,建立了剔除一组数据时Cook距离与复相关系数的等式关系,剔除多组数据时Cook距离与广义相关系数的不等式及广义方差比度量与Hoetelling广义相关系数的等式关系.     

带随机红利的双险种复合二项模型

在单险种支付红利的基础上进一步讨论了双险种支付红利的模型,并规定当盈余大于或等于某一非负整数a,且两险种都不发生索赔时才以概率P0支付一个单位红利.本文还得到有关这个模型的破产概率,破产时赤字的分布等的递推公式.     

瓶装物料冷冻干燥的机理及二维模型

基于冷冻干燥机理分析，提出了瓶装物料冷冻干燥的二维数学模型。通过变换将移动界面条件固定(CMI法)后，采用二循环对称分裂法及Godunov差分法的组合对模型进行了求解。此解可以获得物料内部的温度分布及冷冻干燥速率。     

纵弯叠加褶皱的模拟实验研究

在野外对纵弯叠加褶皱观察的基础上,利用软材料模拟了纵弯叠加褶皱的形成与演化过程,并分析了它的成因、形成方式以及影响因素,着重探讨了模型实验的地质意义。     

基于缺陷分析的压铸故障模糊诊断与对策模型

通过对生产实践中所积累经验的归纳，整理，运用模糊判决的二级模型进行了基于压铸缺陷而判断的故障诊断与对策实施。     

裂隙连通性研究的重正化群方法——以一个二维裂隙模式为例

文章提出一种二维裂隙网络模式，依据标度不变性原理，运用重正化群技术求取了裂隙网络模型连通概率的临界值为０．２９２８９３３，对应的单条裂隙导通的临界概率Ｐ０ｃ为０．３５８１２０９。当单条裂隙的导通概率Ｐｂ小于Ｐ０ｃ时，网络连通仅是局部的；而当单条裂隙的连通概率Ｐｂ大于Ｐ０ｃ时，则整个裂隙网络是连通的。同时求取了关联长度指数值和分维。