物体熟悉性对幼儿归纳推理的影响

研究集中探讨了幼儿归纳推理是基于类别知识还是基于知觉相似性这一理论争议。研究假设物体熟悉性影响幼儿归纳推理的依据,同时也影响物体名称对归纳推理产生的影响。研究通过两个实验证明了这些假设。实验1中4、5岁幼儿根据熟悉物体名称和物体间知觉相似性归纳推理物体的属性。实验2中4、5岁幼儿根据不熟悉物体名称和物体间的知觉相似性归纳推理不熟悉物体的属性。结果显示对熟悉物体属性的归纳推理是以幼儿头脑中的类别知识为依据的,而对不熟悉物体属性的归纳推理则是以物体间知觉相似性为依据的。     

弱成岩作用生物气藏储层参数解释模型研究

目的解决弱压实、松散胶结储层孔隙度、渗透率测井解释模型的精度一直难以达到储层精细评价要求的难题。方法对于孔隙度模型，提出声波测井曲线天然气影响的定量校正方法，实现应用“JD-581”常规测井资料建立孔隙度测井解释模型研究的需要；对于渗透率模型，从影响储层渗透能力的微观孔隙结构分析入手，以毛管理论为指导，综合应用各种资料，建立了渗透率测井解释模型。结果解决了该区长期以来无法利用声波测井进行天然气藏孔隙度参数解释的难题；提高了渗透率参数模型的解释精度。结论为该区储层定量的精细评价奠定了基础。     

团队合作的博弈机制

针对传统博弈理论在解释参与人合作的局限性及蜈蚣博弈悖论所体现的博弈理论方面的缺陷，构建了暗恋博弈模型并以此分析了合作博弈的理性基础，分析了从不完全信息到共同知识演进的过程，讨论了参与人的风险规避、风险大小、折现系数、合作支付大小、博弈阶段数等变量对于不完全信息条件下合作博弈初始条件的影响以及基于贝叶斯推断的博弈学习机制，运用模型分析的结论解释了先锋模范人物的带头作用及中国传统观念“枪打出头鸟”等社会现象。     

第四系天然气藏储层物性参数测井解释模型

以柴达木盆地东部台南第四系松散末成岩生物气藏为例。研究建立该类储层物性参数测井解释模型的方法。主要包括：（1）应用“JD-581”常规测井资料，通过定量计算对声波测井进行了压实，泥质及含气影响的校正，建立了孔隙度测井解释模型。探索性地提出声波测井曲线天然气影响的定量校正方法；（2）根据毛管理论，综合应用毛管压力曲线，岩石物性，岩性分析及测井资料建立了渗透率测井解释模型。研究结果表明，利用电阻率曲线对声波测井进行天然气岩石物性，岩性分析及测井资料建立了渗透率测井解释模型。研究结果表明，利用电阻率曲线对声波测井进行天然气影响的定量校正方法是可行的，该方法提高了气藏孔隙度声波测井解释模型的精度，实现了应用“JD-581”常规测井资料即可进行储层孔隙度参数评价的研究。储层微观孔隙结构参数-孔喉半径均值的主要影响因素是岩石比表面及孔隙度，综合利用孔隙度与岩性测井曲线可以较为准确地计算该参数，这为储层渗透率参数的评价奠定了基础。     

托马斯·贝叶斯的逆概率思想研究

目的系统探讨和分析贝叶斯的概率思想。方法历史分析和文献考证。结果作为贝叶斯学派的创立者，贝叶斯首先提出逆概率思想，将归纳推理法用于概率论理论，创立了贝叶斯统计理论。结论贝叶斯的逆概率思想奠定了概率论的基础，对统计决策函数、统计推断、统计估算等做出了贡献。     

某办公室内环境品质预测方法研究

室内环境品质中,通常室内热舒适性对人的影响比较明显.以西安市某办公建筑为研究对象,采用贝叶斯网络的建模方法,在分析空调、通风设备及室内人员和相关扰动对于室内环境品质影响机理的基础上,建立了贝叶斯网络的结构模型.以该模型为基础,采用模型预测控制方法,采用TRNSYS和MATLAB相结合的模拟仿真实验环境方法,建立了室内环境品质预测与优化仿真系统,实验结果表明,贝叶斯网络能够较好的预测室内环境品质.     

贝叶斯网络在组织因素对系统可靠性影响中的应用

介绍了核电站系统在运行过程中的组织因素对系统可靠性的影响以及贝叶斯网络的理论基础,以贝叶斯概率和贝叶斯网络基本理论为基础建立了相应贝叶斯网络模型,并对该模型展开了进一步分析与解释.     

细胞模型新假说

经典的细胞模型是“积木式”的，难以解释日益深入的分子生物学研究结果。本文将电子学原理与分子、细胞生物学相结合，对细胞模型进行了新的设计。新的模型不仅可以解释现代生物学的各种现象，而且可为“细胞记忆”、分化、转化、“知识的人工输入”等令人关注的课题提供全新的探索性思路。     

南川区块五峰-龙马溪组页岩气储层测井评价方法

本文以常规测井资料为基础,以数理模型和相关性分析为主要手段,开展页岩气储层测井评价。研究以南川区块页岩气为例,考虑超压-常压等地质背景差异影响,首次分构造类型(背斜及斜坡带)分别建立测井解释模型;考虑到黄铁矿等导电矿物对电阻率饱和度法的不利影响,采用非电法饱和度模型。文中系统建立了包括页岩矿物组分、有机碳含量、孔隙度、含气饱和度、吸附气含量、游离气含量、总含气量及脆性矿物组分测井解释模型。通过与实验分析数据对比及实际井处理解释,验证了模型的准确性及方法的实用性,正在气田内推广和使用。     

基于PCA-BNN的页岩气压裂施工参数优化

国内外学者在已有大量国外页岩压裂样本数据的前提下,开展了基于机器学习的页岩气压裂有效期预测及压裂参数优化的研究。随着近年来中国F气田不断地规模开发,积累了大量的压裂施工、生产动态、解释成果数据。通过利用已有的200口井的压裂施工历史数据及储层物性参数建立贝叶斯神经网络模型来优化压裂施工参数。选取对压裂效果有影响的储层物性参数、完井参数、压裂施工参数,用皮尔逊相关系数法分析11个参数的相关性;用主成分分析法（PCA）进一步降维处理,以降维后的主成分作为贝叶斯神经网络模型的输入参数,以压裂效果评价指标（有效期）为输出参数,引入贝叶斯方法自适应调整正则化系数避免神经网络过拟合,生成三层贝叶斯神经网络预测模型。用200口井中90%的井数据作为训练集,10%的井数据作为测试集,对该模型进行训练,实验结果表明,训练后该模型预测测试集的相对误差均值在5%以内,可以用来优化压裂施工参数。     

结合定性知识的定量贝叶斯模型外推方法 

针对新设计域中试验数据有限而难以进行模型验证的问题,提出了定性知识与定量贝叶斯推理相结合的模型外推方法.其中,量化方法用于将领域专家意见等定性知识转化为先验概率;贝叶斯网络及限定抽样范围的蒙特卡罗方法用于定量推理,并通过贝叶斯区间假设检验的贝叶斯可信度提供模型外推结果.对Sandia国家实验室某静态力学结构的研究表明,该方法能有效实现新设计域不确定性系统的模型可信度外推.     

贝叶斯网络在故障诊断中的应用

贝叶斯网络适用于表达和分析不确定性和概率性的事物,由于具有能够对不完全、不精确或不确定的知识或信息作出有效的推理等特性,而成为目前不确定知识表达和推理领域最有效的模型之一。     

当前儿童归纳推理研究的理论与范式

儿童归纳推理受儿童特定年龄阶段的认知发展水平的限制。目前对儿童归纳推理的研究主要包括年龄分期、特征分析以及发展的影响因素等。当前,不同的研究范式的目标取向和结论都存在较大分歧。心理理论的研究为儿童归纳推理提供了间接的证据,同时,心理理论的研究范式为儿童归纳推理的研究提供了很好的研究方法,而归纳推理的研究也为心理理论提供了基础假设,所以,儿童归纳推理与心理理论的研究正表现出整合的趋势。     

贝叶斯推断在土壤微生物生物地理学中的应用

微生物生物地理学主要研究微生物的分布格局及其驱动机制,经典频率数理统计方法是当前该研究领域中广泛使用的统计方法.近年来,贝叶斯推断作为重要的随机模拟数理统计方法正不断地应用于土壤微生物生物地理学的研究中.介绍了贝叶斯推断与经典频率数理统计的区别;描述了贝叶斯推断在土壤微生物生物地理学研究中的基本分析流程,包括模型构建、...     

Ontology-Based Context-Aware Middleware for Smart Spaces

Context-awareness enhances human-centric, intelligent behavior in a smart environment; however, context-awareness is not widely used due to the lack of effective infrastructure to support context-aware ap- plications. This paper presents an agent-based middleware for providing context-aware services for smart spaces to afford effective support for context acquisition, representation, interpretation, and utilization to ap- plications. The middleware uses a formal context model, which combines first order probabilistic logic (FOPL) and web ontology language (OWL) ontologies, to provide a common understanding of contextual in- formation to facilitate context modeling and reasoning about imperfect and ambiguous contextual informa- tion and to enable context knowledge sharing and reuse. A context inference mechanism based on an ex- tended Bayesian network approach is used to enable automated reactive and deductive reasoning. The middleware is used in a case study in a smart classroom, and performance evaluation result shows that the context reasoning algorithm is good for non-time-critical applications and that the complexity is highly sensi- tive to the size of the context dataset.     

从关联理论看幽默的"出其不意"

幽默的妙处在于出其不意。结合关联理论和相关语境理论,试从认知角度来探讨这一幽默效应的认知本质及理解过程。幽默效应的产生源于话语运用与语境不协调,说话人明示与听话人推理不一致以及最大关联与最佳关联存在矛盾等。幽默理解的关键在于择定符合最佳关联的认知语境。     

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.     

归纳逻辑视野下的数据挖掘研究综述

对归纳逻辑思想在数据挖掘中的应用研究进行了综述。国外的研究主要集中在人工智能方面,重点是高阶归纳逻辑研究,通过多态归纳逻辑、机器学习等方面发展了归纳逻辑理论。国内的研究集中在知识发现方面,例如通过研究关联规则等探讨知识发现的内在机理。相对来说,国外的发展更偏重于应用领域,而国内也在不断扩展归纳逻辑的理论应用,但在数据挖掘领域研究仍然偏少。     

基于粗集与贝叶斯分类的电信网络质量预测

在小样本的情况下，仅利用数理统计方法进行预测是不太适合的。在此先应用粗糙集的相关知识来确定影响电信网络质量的主要因素，然后运用贝叶斯理论将统计推断建立在后验分布的基础上，并给出了小样本试验数据的电信网络质量的预测。     

SQL实现Bayesian网的不确定性推理

不确定性推理是人们常用的一种推理,Bayesian网是进行不确定性推理的有力工具,提出了扩展关系模型,并在扩展关系模型中用SQL（结构询问语言）语句实现Bayesian网的不确定性推理。