导读:本文包含了贝叶斯公式论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:公式,概率,信息,概率论,污染源,人工智能,发病率。
贝叶斯公式论文文献综述
李益清[1]（2019）在《贝叶斯公式的应用》一文中研究指出贝叶斯公式在实际中的应用非常广泛,在产品质量监测、疾病诊断、测谎仪、教学分析、安全监测等多方面都发挥着重要的作用。贝叶斯公式不仅可以帮助人们确定导致某一事件发生的最可能的原因;而且在数量上刻画了随着新信息的加入,人们对一个事物的认识如何从先验概率过渡到后验概率。本文通过具体的例子来说明贝叶斯公式的两个作用在实际生活中的应用,以期使学生更好地理解贝叶斯公式,能够学以致用,从而解决实际生活中遇到的案例。(本文来源于《科教文汇(上旬刊)》期刊2019年11期）
刘娟,胡桂武[2]（2019）在《人工智能思维利器——贝叶斯公式的教学探究》一文中研究指出贝叶斯公式是《概率论与数理统计》课程中非常重要的公式,它包含着深刻的思想内涵。结合当下热门的人工智能科技案例:语音识别、机器翻译等,探讨其背后的数学原理——贝叶斯定理。通过理论联系实际的教学案例来引发学生的学习兴趣,培养学生的创新思维能力,达到教学质量的提高。(本文来源于《教育教学论坛》期刊2019年38期）
霍一菲,陆颖颖[3]（2019）在《基于信息熵及朴素贝叶斯公式混合模型的DDoS攻击检测系统》一文中研究指出DDoS攻击一直是威胁网络安全的重要因素,针对DDoS攻击的检测方法层出不穷。但是现有的检测模型在兼顾实时性和准确性方面很难两全。本文提出的双层DDoS攻击检测模型,在实时捕捉网络数据包的基础上,通过两层数据分析,使检测的准确性有所提升。本文主要分为叁个部分,第一个部分简要介绍DDoS攻击,以及信息熵和朴素贝叶斯公式的相关概念,第二部分阐述基于信息熵及朴素贝叶斯公式混合模型的设计,最后一部分简要展示系统的总体设计。(本文来源于《网络安全技术与应用》期刊2019年08期）
张双圣,刘汉湖,强静,刘喜坤,朱雪强[4]（2019）在《基于贝叶斯公式的地下水污染源及含水层参数同步反演》一文中研究指出针对非均质地下含水层污染源识别及含水层参数反演过程中监测方案优化问题,提出一种基于贝叶斯公式及信息熵最小的累进加井的多井监测方案优化方法.首先,构建假想案例下的二维非均质各向同性潜水含水层水流及溶质运移模型,运用GMS软件进行数值模拟求解.采用最优拉丁超立方抽样方法和Kriging法建立数值模拟模型的替代模型.然后以参数后验分布的信息熵最小为目标函数,采用累进加井的方式进行多井监测方案优化设计.最后根据优化后的监测方案,采用差分进化自适应Metropolis算法进行污染源及含水层参数的同步反演.算例研究表明:在兼顾反演精度及监测成本,并保证每个参数分区内至少有1眼监测井的条件下,5眼井组合监测方案(6,5,1,2,8)为最优监测方案.与信息熵最小的10眼井组合监测方案(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)的参数反演结果相比,5眼井组合监测方案对11个参数α=(XS,YS,T1,T2,QS,K1,K2,K3,DL1,DL2,DL3)的后验均值偏离率的虽增大1.2%,但监测成本却是10眼井组合监测方案的50%.(本文来源于《中国环境科学》期刊2019年07期）
陈中明[5]（2019）在《全概率公式与贝叶斯公式的启发式教学设计浅谈》一文中研究指出全概率公式和贝叶斯公式是概率论中的两个重要公式,也是教学中的重点和难点。本文运用启发式教学方法,分别从公式的引入、理解及应用叁个方面对全概率公式和贝叶斯公式的教学设计进行了探讨,结合案例引导学生熟悉掌握全概率公式和贝叶斯公式。(本文来源于《教育教学论坛》期刊2019年25期）
陈飞翔[6]（2019）在《贝叶斯公式的应用》一文中研究指出贝叶斯公式是概率论中一个非常重要的知识点。本文给出了贝叶斯公式在实际生活中的两个重要的应用。(本文来源于《科学咨询(科技·管理)》期刊2019年06期）
张双圣,强静,刘汉湖,刘喜坤,朱雪强[7]（2019）在《基于贝叶斯公式的地下水污染源识别》一文中研究指出将贝叶斯公式与地下水二维水质对流-扩散方程相耦合,建立依靠监测井监测值的地下水污染源参数(污染源强度M、排放位置(X_0,Y_0)和排放时刻T_0)反演模型.针对监测井监测值信息量不充分或者监测值与模型参数关联性较弱的问题,提出了一种基于贝叶斯公式与信息熵的监测井优化设计方法.构建一个污染物在承压含水层中瞬时排放的算例,在确定单井监测及监测次数条件下,以监测井位置D及监测频率△t的优化为目标,分别进行模型参数后验分布信息熵最小的单目标监测方案优化,以及信息熵最小且监测耗时最短的多目标监测方案优化.依据优化后的监测方案采用延迟拒绝自适应Metropolis算法进行污染源参数反演识别.算例研究表明:在预设定单井监测,且监测次数为5次条件下,单目标优化后的监测方案为D=(830.2,199.8),△t=2.7,在此监测方案下,4个污染源参数M, X_0, Y_0, T_0的反演均值误差分别为19.5%、13.2%、3.4%、1.3%;多目标优化后的监测方案为D=(807.9,199.4),△t=1.2,在此监测方案下,4个污染源参数M, X_0, Y_0, T_0的反演均值误差分别为19.9%、13.4%、3.7%、4.2%.与基于单目标优化的监测方案的反演结果相比,基于多目标优化的监测方案条件下,污染源参数的反演均值误差虽分别增加了0.4%、0.2%、0.3%、2.9%,但监测时间却显着缩短了55.6%.(本文来源于《中国环境科学》期刊2019年04期）
郭琴[8]（2019）在《关于全概率公式与贝叶斯公式的教学探讨》一文中研究指出概率是《概率论与数理统计》这门课程研究的源头问题。本文从学生的生活实例中,引出全概率公式和贝叶斯公式,并加以推导,通过引经据典,对学生进行情感教育,收获了良好的教学效果。(本文来源于《科技视界》期刊2019年11期）
巴林[9]（2018）在《全概率公式与贝叶斯公式的应用》一文中研究指出概率是反映随机事件出现的可能性大小的量度,而条件概率则是给定某事件A的条件下,另一事件B发生的概率,事件A与事件B的关系会影响条件概率。全概率公式则是利用条件概率,将复杂事件A分割为若干简单事件概率的求和问题,贝叶斯公式则是利用条件概率和全概率公式计算后验概率。本文利用这叁个概率公式来解决相关的数学与医学问题。(本文来源于《课程教育研究》期刊2018年48期）
方红燕,王蕊,杨文志,胡夫涛[10]（2018）在《贝叶斯公式实例的深度挖掘》一文中研究指出贝叶斯公式是贝叶斯统计学的理论知识基础和重要的应用工具,在贝叶斯回归分析、贝叶斯风险决策、神经网络、机器学习等领域都有重要应用,是高等教育教学中一个重要的知识点和难点.文章针对贝叶斯公式教学应用中的常见问题,通过案例分析和图解对贝叶斯公式的学习和运用进行深度剖析.通过本文案例的深度分析不仅可以使学生充分理解和应用贝叶斯公式,更能使学生在日常生活中认识和体会贝叶斯公式的作用和魅力.(本文来源于《曲阜师范大学学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
贝叶斯公式论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
贝叶斯公式是《概率论与数理统计》课程中非常重要的公式,它包含着深刻的思想内涵。结合当下热门的人工智能科技案例:语音识别、机器翻译等,探讨其背后的数学原理——贝叶斯定理。通过理论联系实际的教学案例来引发学生的学习兴趣,培养学生的创新思维能力,达到教学质量的提高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
贝叶斯公式论文参考文献
[1].李益清.贝叶斯公式的应用[J].科教文汇(上旬刊).2019
[2].刘娟,胡桂武.人工智能思维利器——贝叶斯公式的教学探究[J].教育教学论坛.2019
[3].霍一菲,陆颖颖.基于信息熵及朴素贝叶斯公式混合模型的DDoS攻击检测系统[J].网络安全技术与应用.2019
[4].张双圣,刘汉湖,强静,刘喜坤,朱雪强.基于贝叶斯公式的地下水污染源及含水层参数同步反演[J].中国环境科学.2019
[5].陈中明.全概率公式与贝叶斯公式的启发式教学设计浅谈[J].教育教学论坛.2019
[6].陈飞翔.贝叶斯公式的应用[J].科学咨询(科技·管理).2019
[7].张双圣,强静,刘汉湖,刘喜坤,朱雪强.基于贝叶斯公式的地下水污染源识别[J].中国环境科学.2019
[8].郭琴.关于全概率公式与贝叶斯公式的教学探讨[J].科技视界.2019
[9].巴林.全概率公式与贝叶斯公式的应用[J].课程教育研究.2018
[10].方红燕,王蕊,杨文志,胡夫涛.贝叶斯公式实例的深度挖掘[J].曲阜师范大学学报(自然科学版).2018
论文知识图
