概率模型

學(xué)生積累建立概率模型的經(jīng)驗(yàn). 本節(jié)課內(nèi)容結(jié)構(gòu)主線(xiàn)突出，注重核心素養(yǎng)落地；創(chuàng)設(shè)情境啟發(fā)思考，體現(xiàn)學(xué)生主體地位；突破傳統(tǒng)教學(xué)手段，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與內(nèi)容的融合.關(guān)鍵詞：超幾何分布；二項(xiàng)分布；概率模型“超幾何分布”是人教A版《普通高中教科書(shū)·數(shù)學(xué)》選擇性必修第三冊(cè)（以下統(tǒng)稱(chēng)“教材”）第七章第4節(jié)“二項(xiàng)分布與超幾何分布”第2課時(shí)的內(nèi)容. 屬于《普通高中數(shù)學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版2020年修訂）》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《標(biāo)準(zhǔn)》）提出的高中數(shù)學(xué)課程內(nèi)容四條主線(xiàn)中“概率與統(tǒng)計(jì)”領(lǐng)域的內(nèi)容.

論中知識(shí)建立概率模型去解決其他數(shù)學(xué)分支中的問(wèn)題.恒等式和不等式的證明一直是比較復(fù)雜的數(shù)學(xué)問(wèn)題，在不斷的學(xué)習(xí)和探索中發(fā)現(xiàn)，把概率論的思想滲透到不等式的證明中去,會(huì)拓寬我們的解題思路,使復(fù)雜的問(wèn)題簡(jiǎn)單化，從而提高解題的效率.這一問(wèn)題已經(jīng)引起了眾多學(xué)者的關(guān)注[1～4].目前，應(yīng)用概率論的思想方法來(lái)證明一些關(guān)系式或者解決數(shù)學(xué)分析中的問(wèn)題，已經(jīng)成為概率論的主要研究方向之一.1 構(gòu)造概率模型證明恒等式例1求證當(dāng)a,b均為正整數(shù)時(shí)，有證明構(gòu)造概率模型：設(shè)盒有a只紅球，b

能力.常見(jiàn)的概率模型有三種：古典概率模型、幾何概型概率模型、條件概率模型.那么如何求解這三種概率問(wèn)題呢？下面我們一起來(lái)討論.一、古典概率模型總之，古典概型、幾何概型、條件概率問(wèn)題都是常見(jiàn)的概率問(wèn)題，且每一種概率模型都有其不同的特點(diǎn)和概率公式.在解題時(shí)，同學(xué)們要首先明確問(wèn)題屬于哪一種概率模型，然后運(yùn)用與之相應(yīng)的公式進(jìn)行求解.（作者單位：?江蘇省濱海縣東元高級(jí)中學(xué)）

造兩種不同的概率模型，?將一個(gè)收斂的無(wú)窮級(jí)數(shù)求和問(wèn)題轉(zhuǎn)化為概率問(wèn)題，?然后利用概率的公理化定義以及概率運(yùn)算性質(zhì)，?對(duì)復(fù)雜收斂無(wú)窮級(jí)數(shù)的和進(jìn)行求解. 另外，?說(shuō)明了對(duì)于同一個(gè)收斂無(wú)窮級(jí)數(shù)的求和，?可能存在著多種概率模型，?從而豐富了收斂級(jí)數(shù)的求和方法.關(guān)鍵字：級(jí)數(shù)求和; 概率模型; 概率運(yùn)算性質(zhì).中圖分類(lèi)號(hào)O173 ???文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A一、?引言目前， 對(duì)于收斂無(wú)窮級(jí)數(shù)的求和方法有很多， 比如定義法、構(gòu)造關(guān)系式法、求冪級(jí)數(shù)的和函數(shù)法、冪級(jí)數(shù)展開(kāi)式等方法[1]

提供了便利.概率模型是概率知識(shí)的重要組成部分，在高中數(shù)學(xué)教學(xué)中有著重要的地位;概率模型是新課標(biāo)要求高中學(xué)生必須掌握的模型之一，也是高考數(shù)學(xué)的必考內(nèi)容.掌握古典概率模型、幾何概率模型以及其他模型為學(xué)習(xí)概率知識(shí)打下了良好基礎(chǔ).下面通過(guò)一些例題系統(tǒng)地比較分析高中數(shù)學(xué)中的三種概率模型.【關(guān)鍵詞】數(shù)學(xué)模型;高中數(shù)學(xué);概率模型一、古典概率模型古典概型的隨機(jī)試驗(yàn)，包含了若干個(gè)基本事件，這些基本事件都具有兩大基本特性：第一，任何兩個(gè)基本事件一定互斥;第二，排除不可能事件外

過(guò)構(gòu)造適當(dāng)?shù)?span id="j5i0abt0b" class="hl">概率模型，將無(wú)窮級(jí)數(shù)的求和問(wèn)題轉(zhuǎn)化本文隨機(jī)事件求概率的問(wèn)題，最終利用相關(guān)概率知識(shí)，解決了無(wú)窮級(jí)數(shù)的求和問(wèn)題，這為無(wú)窮級(jí)數(shù)的求和問(wèn)題提供了一種新思路.【關(guān)鍵詞】無(wú)窮級(jí)數(shù);求和;極限;概率模型【基金項(xiàng)目】寧夏自然科學(xué)基金項(xiàng)目（2020AAC03217），國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目（S2020-11407-027G），北方民族大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)特色專(zhuān)業(yè)資助一、引言目前，對(duì)無(wú)窮級(jí)數(shù)收斂性的判斷以及求和的方法有很多，如定義法、函數(shù)項(xiàng)級(jí)數(shù)以及冪級(jí)數(shù)等方法.除

學(xué)建模素養(yǎng);概率模型;教學(xué)設(shè)計(jì)引言數(shù)學(xué)建模，指的是將實(shí)際的數(shù)學(xué)教學(xué)問(wèn)題進(jìn)行簡(jiǎn)易化、抽象畫(huà)處理以后，利用數(shù)學(xué)原理構(gòu)建模型，對(duì)相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行解決。在進(jìn)行數(shù)學(xué)教學(xué)設(shè)計(jì)的過(guò)程中，教師想好提高學(xué)生的數(shù)學(xué)建模素養(yǎng)，便要將其融合到教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)重點(diǎn)難點(diǎn)、教學(xué)流程及教學(xué)總結(jié)等各個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)，促使學(xué)生針對(duì)數(shù)學(xué)問(wèn)題進(jìn)行猜想，并互相交流，開(kāi)展數(shù)學(xué)探究活動(dòng)，構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，處理數(shù)學(xué)問(wèn)題。一、數(shù)學(xué)建模教學(xué)存在的問(wèn)題分析（一）教與學(xué)之間的不對(duì)稱(chēng)在考核標(biāo)準(zhǔn)的作用下，數(shù)學(xué)建模教學(xué)經(jīng)常會(huì)被教師忽

;人車(chē)交互;概率模型;避讓率中圖分類(lèi)號(hào)：U491.1 ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1006—7973（2020）08-0131-03在無(wú)信號(hào)控制路段人行橫道處，行人與車(chē)輛相遇時(shí)以人車(chē)交互規(guī)則通過(guò)，即車(chē)輛應(yīng)當(dāng)禮讓行人先行通過(guò)，然后車(chē)輛通過(guò)。而在實(shí)際交通環(huán)境中，部分駕駛員存在搶先行人通過(guò)的現(xiàn)象，在很大程度上增加了人車(chē)沖突的概率，在嚴(yán)重時(shí)還可能進(jìn)一步引發(fā)交通事故。實(shí)際交通環(huán)境中存在4種人車(chē)交互情形：①車(chē)讓人同時(shí)人讓車(chē);②

為一種經(jīng)典的概率模型，在高中數(shù)學(xué)概率章節(jié)中占據(jù)重要的地位，此外，古典概型在日常生活和社會(huì)發(fā)展中具有廣泛的應(yīng)用，但目前，學(xué)生在學(xué)習(xí)古典概型時(shí)，常常產(chǎn)生一定的思維偏差，導(dǎo)致學(xué)習(xí)活動(dòng)不能收到預(yù)期效果。因此，本文筆者對(duì)古典概型的難點(diǎn)與教學(xué)對(duì)策展開(kāi)研究。關(guān)鍵詞：古典概型;基本事件;具體問(wèn)題;概率模型古典概型作為一種解決現(xiàn)實(shí)概率問(wèn)題的重要工具，是高中數(shù)學(xué)教學(xué)中的重要章節(jié)之一，并對(duì)學(xué)生后續(xù)學(xué)習(xí)概率統(tǒng)計(jì)具有深遠(yuǎn)影響。但目前，學(xué)生完成學(xué)習(xí)目標(biāo)的過(guò)程中出現(xiàn)一定的困難，乃至對(duì)古

室內(nèi)機(jī)器人;概率模型;EFK-SLAM;定位與建圖;自主導(dǎo)航中圖分類(lèi)號(hào)：TP242 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044（2020）24-0001-03Abstract： In order to make the robot complete the establishment of the indoor environment map， and to be positioned in real-time， realize autonomo

是一種常見(jiàn)的概率模型.如果每個(gè)事件發(fā)生的概率只與構(gòu)成該事件區(qū)域的長(zhǎng)度（面積或體積）成比例，則稱(chēng)這樣的概率模型為幾何概率模型，簡(jiǎn)稱(chēng)幾何概型.幾何概型的概率公式為P（A）=.解答幾何概型問(wèn)題的關(guān)鍵是明確事件與長(zhǎng)度、角度、面積、體積中的哪一種幾何度量有關(guān)，然后利用幾何概型的概率公式求其事件發(fā)生的概率.與長(zhǎng)度、角度相關(guān)的幾何概型在解題之前，我們首先要弄清楚事件是否與長(zhǎng)度、角度相關(guān).如果構(gòu)成的區(qū)域的幾何度量可用長(zhǎng)度、角度來(lái)表示，可分別求出構(gòu)成事件區(qū)域的長(zhǎng)度、角度，直

級(jí)水平風(fēng)電場(chǎng)概率模型;利用解析法對(duì)RBTS可靠性測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行了算例分析。算例結(jié)果表明，基于所提出的聚類(lèi)算法得出的風(fēng)電場(chǎng)概率模型具有很高的計(jì)算精度和收斂速度，適合用于風(fēng)電并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的充裕度評(píng)估。關(guān)鍵詞：風(fēng)電場(chǎng);概率模型;k-均值聚類(lèi);充裕度;解析法中圖分類(lèi)號(hào)：TM712 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ? ? 文章編號(hào)：2095-2945（2020）24-0007-04Abstract： The establishment of wind farm analyti

學(xué);歸一化;概率模型Abstract： Higher mathematics is a basic science， which is characterized by high abstraction， strict logic and extensive application. Because of its inherent characteristics， some calculation and proof problems in higher

：構(gòu)造適當(dāng)?shù)?span id="j5i0abt0b" class="hl">概率模型，利用概率論的基本性質(zhì)、均值、方差、函數(shù)的凹凸性等來(lái)證明不等式。關(guān)鍵詞：不等式;概率模型;期望;方差;凹凸性一直以來(lái)，不等式的證明題型是各類(lèi)數(shù)學(xué)考試中的高頻考點(diǎn)，由于不等式的證明具有一定的復(fù)雜性與靈活性，對(duì)一些中高考生來(lái)說(shuō)，一些復(fù)雜的不等式證明題目會(huì)讓他們頭疼，難以提起解答的興趣，因此尋求一種新的證明不等式的方法已經(jīng)迫在眉睫。我們通過(guò)查閱相關(guān)資料并對(duì)用概率的方法來(lái)證明不等式的某些題目加以分析，發(fā)現(xiàn)用到概率論的方法主要涉及概率的性質(zhì)、期望

工程 選址 概率模型 交通標(biāo)志 交叉口 間距1 緒論交通標(biāo)志是用文字或符號(hào)來(lái)傳遞引導(dǎo)、限制、警告或指示信息的道路設(shè)施，為交通參與者提供準(zhǔn)確、直觀的向?qū)Х?wù)，引導(dǎo)其選擇正確的出行路線(xiàn)和駕駛操作，是道路交叉口處的交通組織方案平穩(wěn)運(yùn)行和提升交叉口處通行效率及交通安全運(yùn)行水平的關(guān)鍵因素之一[1]。如其位置設(shè)置不當(dāng)，不僅會(huì)造成交叉口處的交通組織無(wú)序，降低交叉口道路通行能力，亦會(huì)導(dǎo)致車(chē)輛行駛里程和發(fā)生交通事故幾率的增加?；谏鲜鰡?wèn)題，以研究指路標(biāo)志引導(dǎo)的車(chē)輛在行駛過(guò)程

動(dòng)化系統(tǒng)故障概率模型，之后根據(jù)故障概率模型來(lái)探討并分析了提升自動(dòng)化系統(tǒng)穩(wěn)定度的方法建議。關(guān)鍵詞：自動(dòng)化系統(tǒng);概率模型;建議措施中圖分類(lèi)號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2019）06-0229-021 影響自動(dòng)化系統(tǒng)穩(wěn)定度因素分析系統(tǒng)穩(wěn)定性時(shí)指系統(tǒng)要素在外界影響下表現(xiàn)出的某種穩(wěn)定狀態(tài)。而空管自動(dòng)化系統(tǒng)穩(wěn)定性就是自動(dòng)化系統(tǒng)在一定時(shí)間內(nèi)，可以正常接收輸出信號(hào)提供使用的時(shí)間長(zhǎng)度。其表征了自動(dòng)化系統(tǒng)的可靠性，穩(wěn)定性，收到自動(dòng)化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

法。關(guān)鍵詞：概率模型; 三點(diǎn)估計(jì)法; 概率潮流; 無(wú)功優(yōu)化中圖分類(lèi)號(hào)： TM761+.1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A文章編號(hào)： 10069798（2019）01004707; DOI： 10.13306/j.10069798.2019.01.008隨著能源危機(jī)和環(huán)境問(wèn)題日益加重，世界各國(guó)都在大力發(fā)展可再生能源，預(yù)計(jì)到2030年，我國(guó)可再生能源的發(fā)電量將占30%以上[1]。然而高比例可再生能源（如風(fēng)電、光電）的并網(wǎng)，會(huì)導(dǎo)致潮流雙向流動(dòng)、電壓波動(dòng)、電壓越限以及網(wǎng)損偏高等問(wèn)

Probit概率模型計(jì)算市場(chǎng)上每個(gè)時(shí)點(diǎn)所有信用債的違約概率，為市場(chǎng)上信用債的投資提供參考，對(duì)可能違約的債券建立預(yù)警機(jī)制，避免投資者由于債項(xiàng)違約而承受巨大的損失。關(guān)鍵詞 信用債；違約風(fēng)險(xiǎn)；概率模型2014年以來(lái)，我國(guó)信用債違約事件頻發(fā)，傳統(tǒng)的“剛性?xún)陡丁北淮蚱疲瑖?guó)外先進(jìn)的債券違約處理機(jī)制相比，中國(guó)債券市場(chǎng)尚不成熟，普通債權(quán)人往往在問(wèn)題較為嚴(yán)重時(shí)才采取行動(dòng)，最終導(dǎo)致資產(chǎn)損失較大。因此，如何較好地度量中國(guó)信用債市場(chǎng)的違約風(fēng)險(xiǎn)，為投資者提前預(yù)警，顯得非常重要且緊急

;生日悖論;概率模型;計(jì)算;繪圖三、總 結(jié)生日悖論本質(zhì)是在闡述隨著元素的增加，出現(xiàn)重復(fù)元素的概率會(huì)迅速增加，但是我們會(huì)低估它的增長(zhǎng)速率.這個(gè)結(jié)論還被應(yīng)用于密碼學(xué)中，稱(chēng)之為“生日攻擊”.[1]本文通過(guò)生動(dòng)的事例和簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)計(jì)算，較好地體現(xiàn)出數(shù)學(xué)在實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用價(jià)值.同時(shí)，通過(guò)PYTHON語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)算法、繪制圖像等過(guò)程，體現(xiàn)計(jì)算機(jī)與數(shù)學(xué)的緊密聯(lián)系，計(jì)算機(jī)能夠更好地服務(wù)數(shù)學(xué)教學(xué).【參考文獻(xiàn)】[1]Birthday Problem.Wikipedia.https：

數(shù)量采用高斯概率模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。[關(guān)鍵詞]概率模型;“煤改電”;電力物資[中圖分類(lèi)號(hào)]R311 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A“煤改電”電力物資采購(gòu)與電力公司中的應(yīng)急物資采購(gòu)不同，“煤改電”工程中所使用的電力物資的規(guī)律性比較復(fù)雜。一般而言，一個(gè)“煤改電”工程會(huì)根據(jù)區(qū)域、時(shí)間、工程階段等因素被分解成多個(gè)子項(xiàng)目。隨著工程進(jìn)度的不斷推進(jìn)，有待完成的子項(xiàng)目數(shù)量會(huì)逐漸減少。因此，子項(xiàng)目的數(shù)量是“煤改電”電力物資采購(gòu)數(shù)量的主要因素之一。為了能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)子項(xiàng)目的數(shù)量，本文采用了指

;黃金分割;概率模型;數(shù)列極限一、斐波那契數(shù)性質(zhì)（一）斐波那契數(shù)列通項(xiàng)公式斐波那契數(shù)列：若數(shù)列{an}滿(mǎn)足，a0=1，a1=1，an+2=an+1+an，n∈N，則稱(chēng)數(shù)列{an}為斐波那契數(shù)列。利用組合數(shù)學(xué)中遞推關(guān)系的相關(guān)理論給出斐波那契數(shù)列的通項(xiàng)公式。斐波那契數(shù)列滿(mǎn)足的遞推方程有特征方程：x2=x+1，該特征方程有兩根x1=，x2=.因此數(shù)列{an}通項(xiàng)公式必定為，將首項(xiàng)a0=1，a1=1，帶入上式，可以解得φ，ψ，這樣我們可以得到數(shù)列{an}的通項(xiàng)公式

?！娟P(guān)鍵詞】概率模型;橋梁選址;船撞概率;通航安全中圖分類(lèi)號(hào)： U441.2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A文章編號(hào)： 2095-2457（2019）35-0225-002DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.35.1100 引言由于船撞橋是一個(gè)偶然事件，而且船撞橋概率計(jì)算的參數(shù)選取涉及的因素很多，航道上建設(shè)的眾多橋梁，不僅對(duì)船舶航道、航道尺度和通航水流條件的改變很大。而且其產(chǎn)生的后果在一定程度上可誘發(fā)河勢(shì)及河床的演變，同時(shí)也較大程

?！娟P(guān)鍵詞】概率模型 樹(shù)狀圖 教學(xué)【中圖分類(lèi)號(hào)】G633.6 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】2095-3089（2018）37-0206-01在每一年的中考中，等可能條件下的概率問(wèn)題是必考題，約8分。這8分是基礎(chǔ)題，對(duì)于中等以上學(xué)生比較好拿分，但是對(duì)于較薄弱學(xué)生往往處于混亂狀態(tài)，畫(huà)樹(shù)狀圖主要靠碰運(yùn)氣。在近幾年的初三教學(xué)中，筆者發(fā)現(xiàn)越來(lái)越多的學(xué)生沒(méi)有真正弄清原因，因此想針對(duì)此情況進(jìn)行分析和教學(xué)反思。一、課標(biāo)分析新課標(biāo)中關(guān)于概率問(wèn)題的要求有：能通過(guò)列表、畫(huà)樹(shù)狀

；利潤(rùn)預(yù)測(cè)；概率模型[中圖分類(lèi)號(hào)]G239.2-F [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A1 傳統(tǒng)本量利分析本量利分析指對(duì)利潤(rùn)、成本和業(yè)務(wù)量之間關(guān)系進(jìn)行分析的簡(jiǎn)稱(chēng)，是在成本性態(tài)和變動(dòng)成本法基礎(chǔ)上的管理會(huì)計(jì)分析方法。本量利分析在企業(yè)預(yù)測(cè)、決策、計(jì)劃和控制等方面有廣泛的用途，其核心是確定“盈虧平衡點(diǎn)”。其基本公式為：利潤(rùn)=單價(jià)×銷(xiāo)售量-單位變動(dòng)成本×銷(xiāo)售量-固定成本傳統(tǒng)的本量利分析方法是一個(gè)理想化的模型，基本假設(shè)為：（1）變動(dòng)成本與業(yè)務(wù)量為完全線(xiàn)性關(guān)系假設(shè)；（2）固定成本保持不變假

挖掘；聚類(lèi)；概率模型Abstract： With the increasing of geo-tagging messages in social network， traditional trajectory pattern mining methods can not deal with these rich data. Traditional trajectory pattern mining algorithms can find the patt

300)基于概率模型檢驗(yàn)的民機(jī)平視顯示系統(tǒng)建模與安全性分析王 鵬a, 張 帆b, 董 磊a, 趙長(zhǎng)嘯a(中國(guó)民航大學(xué),a.天津市民用航空器適航與維修重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; b.適航學(xué)院，天津 300300)民機(jī)平視顯示系統(tǒng)(HUD)作為安全關(guān)鍵系統(tǒng)，由于其高度復(fù)雜且與其他機(jī)載系統(tǒng)結(jié)合使用，使得傳統(tǒng)系統(tǒng)安全性評(píng)估方法難以滿(mǎn)足定量安全性分析需求。因此，需要開(kāi)發(fā)基于形式化模型的安全性評(píng)估(MBSA)方法，在明確概率模型檢驗(yàn)原理及系統(tǒng)高層建模規(guī)范基礎(chǔ)上，研究平顯系統(tǒng)概率模型

出了一種基于概率模型來(lái)檢測(cè)圖像中LED燈的位置，要確定位置，首先要確定LED燈的像素。在該模型中，光源是車(chē)輛的前LED燈和后LED燈，使用高速攝像機(jī)對(duì)LED燈進(jìn)行圖像采集。該模型不僅使用像素亮度（像素亮度是區(qū)分背景像素和LED像素的最基本特征），還使用連續(xù)幀中LED燈的光流，光流是相機(jī)和周?chē)h(huán)境之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)所產(chǎn)生的圖像，在這里就是車(chē)輛LED燈的移動(dòng)方向，通過(guò)圖像傳感器前一時(shí)刻與后一時(shí)刻的圖像，可以計(jì)算出車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)方向和移動(dòng)位置，這就可以計(jì)算LED燈的光流

分布為基礎(chǔ)的概率模型，針對(duì)航空公司的經(jīng)濟(jì)利益和社會(huì)聲譽(yù)設(shè)定兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)H（n）和Pi（n），在對(duì)Pi（n）加以限制的情況下，尋求預(yù)訂機(jī)票數(shù)量最優(yōu)值n以及H（n）最大值。利用Matlab軟件模擬計(jì)算，并對(duì)結(jié)果加以分析說(shuō)明，最后指出該模型具有廣泛的應(yīng)用性和移植性。關(guān)鍵詞：機(jī)票預(yù)訂；經(jīng)濟(jì)利益；社會(huì)聲譽(yù)；概率模型；Matlab計(jì)算中圖分類(lèi)號(hào)：F560.5 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2017）25-0175-02預(yù)訂機(jī)票業(yè)務(wù)是各大航空公司為乘客提

最小二乘法；概率模型1引言高考是人生的一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)，往往也是人生走向成功的起點(diǎn)。當(dāng)今中國(guó)，高考可以說(shuō)是左右人生的第一場(chǎng)考試。高考成績(jī)的高低固然重要，但依成績(jī)報(bào)考一所心儀的高校同樣極其重要。其實(shí)，填報(bào)高考志愿也是一門(mén)學(xué)問(wèn)，掌握其規(guī)律，合理地運(yùn)用數(shù)學(xué)知識(shí)去分析研究它，就能在填報(bào)志愿的時(shí)候運(yùn)籌帷幄，胸有成竹。內(nèi)蒙古自治區(qū)的本專(zhuān)科、提前批的文理科、本科一批、本科一批B、本科二批、本科二批B、高職高專(zhuān)批的志愿填報(bào)均采用動(dòng)態(tài)排名、精確定位網(wǎng)上填報(bào)志愿模式。該填報(bào)志愿

2.五、構(gòu)造概率模型六、構(gòu)造統(tǒng)計(jì)模型七、構(gòu)造組合模型八、構(gòu)造向量的內(nèi)積九、構(gòu)造數(shù)列的和十、構(gòu)造行列式=(a+b+c)(a2+b2+c2-ab-bc-ac)[1]徐傳勝.概率模型的構(gòu)造及應(yīng)用探微[J].數(shù)學(xué)通訊,2003，5.[2]劉美香.構(gòu)造概率模型證明不等式[J].中學(xué)教研,2009，1.G632B1008-0333(2017)01-0021-02

，文章通過(guò)將概率模型與代數(shù)問(wèn)題相結(jié)合，通過(guò)構(gòu)造一定的概率模型來(lái)解決代數(shù)難題，使學(xué)生能夠?qū)⒊橄蟮拇鷶?shù)問(wèn)題運(yùn)用直觀的概率模型加以表現(xiàn)、解決.本文試圖從概率模型在數(shù)列問(wèn)題、代數(shù)恒等式問(wèn)題、代數(shù)不等式問(wèn)題以及排列組合中的應(yīng)用來(lái)介紹如何通過(guò)構(gòu)建概率模型直觀地解決代數(shù)問(wèn)題.【關(guān)鍵詞】 概率模型；代數(shù)問(wèn)題；解決【基金項(xiàng)目】 區(qū)級(jí)科研項(xiàng)目，項(xiàng)目名稱(chēng)：基于校企合作模式的嵌入式實(shí)訓(xùn)平臺(tái)研究與建設(shè)，項(xiàng)目編號(hào)：KY2016LX101；院級(jí)教改項(xiàng)目，項(xiàng)目名稱(chēng)：面向應(yīng)用型本科的《線(xiàn)性

過(guò)構(gòu)造適當(dāng)?shù)?span id="j5i0abt0b" class="hl">概率模型又可以證明組合數(shù)學(xué)的一些重要性質(zhì)。本文通過(guò)構(gòu)造概率模型，證明了3類(lèi)10個(gè)組合恒等式。關(guān)鍵詞：組合恒等式；概率模型一、引言1、問(wèn)題提出。組合數(shù)學(xué)是數(shù)學(xué)的一個(gè)重要分支，而組合恒等式的研究又是組合數(shù)學(xué)的一個(gè)重要內(nèi)容之一。由于組合恒等式在概率中有著極為廣泛的應(yīng)用，又是研究概率論的重要工具，因此我們同樣可以反過(guò)來(lái)構(gòu)造適當(dāng)?shù)母怕收撃Ｐ腿プC明一些組合恒等式。從而使一些復(fù)雜的恒等式證明變得簡(jiǎn)單易懂。2、文獻(xiàn)綜述。文獻(xiàn)[1]用貝努里概率模型證明了組合恒等

混凝土碳化；概率模型；高速公路；離散性中圖分類(lèi)號(hào)：U444 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A0 引 言混凝土碳化是大氣中的二氧化碳進(jìn)入混凝土孔隙，與孔隙水形成碳酸并與混凝土中的堿物質(zhì)發(fā)生中和反應(yīng)，降低混凝土堿性的過(guò)程。堿性的降低使混凝土失去了對(duì)鋼筋鈍化膜的保護(hù)能力，可誘發(fā)混凝土結(jié)構(gòu)中鋼筋銹蝕，而銹蝕產(chǎn)物膨脹會(huì)引起混凝土保護(hù)層開(kāi)裂甚至剝落，對(duì)混凝土結(jié)構(gòu)的耐久性具有很大的影響。因此，研究和建立混凝土碳化深度的預(yù)測(cè)模型對(duì)評(píng)價(jià)混凝土結(jié)構(gòu)的耐久性壽命具有重要意義。根據(jù)確定碳化模型中碳

；水工抗震；概率模型；渡槽；概率密度演化理論1研究背景地震地面運(yùn)動(dòng)是一個(gè)典型的非平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程，對(duì)于水工建筑物，如重力壩、渡槽等這類(lèi)重要工程幾乎都要進(jìn)行地震動(dòng)時(shí)程分析[1]。在地震工程中，一般采用功率譜密度函數(shù)來(lái)描述平穩(wěn)地震動(dòng)過(guò)程，而采用演變功率譜密度函數(shù)(簡(jiǎn)稱(chēng)演變功率譜)來(lái)描述全非平穩(wěn)地震動(dòng)過(guò)程。在平穩(wěn)地震動(dòng)過(guò)程的功率譜模型研究中，Housner[2]首先采用白噪聲模型來(lái)描述地震地面運(yùn)動(dòng)，Kanai[3]和Tajimi[4]提出了能較好反映場(chǎng)地土特性的平穩(wěn)

；體態(tài)感知；概率模型；高斯混合模型；高斯混合回歸中文引用格式：于建均，門(mén)玉森，阮曉鋼，等. 基于Kinect的Nao機(jī)器人動(dòng)作模仿系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)， 2016, 11(2): 180-1187.英文引用格式：YU Jianjun, MEN Yusen, RUAN Xiaogang, et al. The research and implementation of behavior imitation system about Nao

線(xiàn)巡檢的數(shù)學(xué)概率模型，定量研究影響事件檢出概率的因素，提出提高事件檢出概率的方法；通過(guò)定量研究不同任務(wù)模式及其組合下巡檢方案的事件檢出概率，與無(wú)人機(jī)總體設(shè)計(jì)相聯(lián)系，總結(jié)出基于目標(biāo)的無(wú)人機(jī)總體和方案協(xié)同設(shè)計(jì)方法；最后對(duì)比分析并優(yōu)選出最佳方案。關(guān)鍵詞:油氣管線(xiàn)； 事件檢出概率； 概率模型； 無(wú)人機(jī)總體設(shè)計(jì)； 方案設(shè)計(jì)長(zhǎng)距管線(xiàn)運(yùn)輸是當(dāng)前高效成熟的油氣資源運(yùn)輸方式。然而外界環(huán)境因素給管線(xiàn)帶來(lái)了以腐蝕老化和人為盜油為主的安全隱患[1]，其中應(yīng)對(duì)腐蝕老化采取的檢漏有較

相似性傳播；概率模型；相似性函數(shù)；分區(qū)索引自20世紀(jì)90年代蒂姆·伯納斯·李發(fā)明萬(wàn)維網(wǎng)(World Wide Web， WWW，簡(jiǎn)寫(xiě)為Web)以來(lái)，隨著Web技術(shù)的不斷向前發(fā)展，人們經(jīng)歷了以文檔互聯(lián)為主要特征的“Web 1.0”時(shí)代和基于社交網(wǎng)絡(luò)的以人與人互聯(lián)為主要特征的“Web 2.0”時(shí)代，正在邁向基于知識(shí)互聯(lián)的“Web 3.0”時(shí)代[1].知識(shí)互聯(lián)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)人和機(jī)器都可理解的萬(wàn)維網(wǎng)，使得我們的網(wǎng)絡(luò)更加智能化.在這種背景下，近十幾年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生了越

式去構(gòu)造適當(dāng)概率模型，再應(yīng)用隨機(jī)事件的運(yùn)算、概率的相關(guān)性質(zhì)、隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望的定義、切比雪夫不等式或馬爾克夫不等式等證明不等式。此種證明方法不僅為證明不等式提供了一種新思路，而且還溝通了不同數(shù)學(xué)學(xué)科之間的聯(lián)系。關(guān)鍵詞：不等式；概率模型；隨機(jī)變量；切比雪夫不等式；馬爾克夫不等式不論是在初等數(shù)學(xué)還是在高等數(shù)學(xué)中，不等式證明都是一個(gè)重要的知識(shí)點(diǎn)，也是難點(diǎn)。不等式的證明常見(jiàn)方法有比較法、分析法、放縮法、反證法和構(gòu)造函數(shù)法（導(dǎo)數(shù)法）等，但對(duì)于一些特殊不等式的證

立完善的數(shù)學(xué)概率模型，教師的教學(xué)模式相對(duì)缺少概率模型思想的構(gòu)建，影響了數(shù)學(xué)概率模型在教學(xué)中的實(shí)際應(yīng)用。本文通過(guò)對(duì)數(shù)學(xué)概率定義以及確定性、隨機(jī)性數(shù)學(xué)概率模型的定義進(jìn)行闡述，并對(duì)靈活應(yīng)用概率模型進(jìn)行數(shù)學(xué)概率基礎(chǔ)知識(shí)教學(xué)進(jìn)行探討。高職院校；數(shù)學(xué)概率；教學(xué)模式隨著高職院校的教學(xué)工作逐漸調(diào)整及改革，校方、教師等教育從業(yè)者已經(jīng)開(kāi)始重視數(shù)學(xué)教學(xué)理念的轉(zhuǎn)變，而且實(shí)踐性、體驗(yàn)式以及自主探究式的數(shù)學(xué)教學(xué)理念已經(jīng)成為數(shù)學(xué)課堂的主流教學(xué)模式。以數(shù)學(xué)概率模型以及數(shù)學(xué)概率模型的建立為

土氯離子分布概率模型分析與應(yīng)用高遠(yuǎn)，陸春華，袁思奇，陳素碧，楊金木(江蘇大學(xué)土木工程與力學(xué)學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江212013)摘要：在海工混凝土結(jié)構(gòu)中，由于氯離子侵蝕導(dǎo)致的鋼筋銹蝕問(wèn)題十分普遍。為準(zhǔn)確判斷鋼筋初銹時(shí)間，預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)耐久性劣化規(guī)律，在現(xiàn)有氯離子擴(kuò)散模型的基礎(chǔ)上，基于蒙特卡羅理論，利用MATLAB軟件對(duì)鋼筋周?chē)入x子濃度分布進(jìn)行隨機(jī)抽樣模擬。結(jié)果表明一定時(shí)間段內(nèi)(10年、50年、100年)鋼筋周?chē)入x子濃度服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布，并提出判斷鋼筋銹蝕的概率模型，以

移動(dòng)主機(jī)斷接概率模型，修改了IISLE算法的樹(shù)擴(kuò)展機(jī)制.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)：改進(jìn)的算法在無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下具有良好的性能.關(guān)鍵詞自穩(wěn)定領(lǐng)導(dǎo)者選舉算法；無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)；概率模型收稿日期2014-11-20作者簡(jiǎn)介帖軍(1976-)，男，副教授，博士，研究方向:移動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，E-mail：Tiejun@mail.scuec.edu.cn基金項(xiàng)目國(guó)家民委科研基金資助項(xiàng)目(CMZY13010)中圖分類(lèi)號(hào)TP312文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼AAn Improved Self-Stab

；隨機(jī)變量；概率模型0引言概率論是從數(shù)量上研究隨機(jī)現(xiàn)象統(tǒng)計(jì)規(guī)律的一門(mén)學(xué)科.它的許多思想和方法可以用于求解高等數(shù)學(xué)問(wèn)題，在提供新解法的同時(shí)也將大大簡(jiǎn)化解題過(guò)程.本文通過(guò)幾個(gè)例子說(shuō)明概率論方法在高等數(shù)學(xué)中的應(yīng)用.這種學(xué)科間的相互滲透，不但使學(xué)生加深了對(duì)知識(shí)的掌握，而且能激發(fā)他們的學(xué)習(xí)興趣，從而提高學(xué)習(xí)效率.1利用概率模型求解高等數(shù)學(xué)問(wèn)題證明構(gòu)造一個(gè)廣義幾何分布模型.獨(dú)立重復(fù)地進(jìn)行試驗(yàn)，設(shè)第n次試驗(yàn)成功的概率為pn(0P(X=n)=(1-p1)(1-p2)…(1

根據(jù)是否引入概率模型將可靠性分析方法分為兩大類(lèi)：概率模型下的分析方法和非概率模型下的分析方法。通過(guò)對(duì)這兩種方法在建模思想及模型結(jié)構(gòu)方面的比較，得到了一些有益的結(jié)論。概率模型對(duì)已知數(shù)據(jù)的要求較高。相比之下，非概率模型對(duì)已知數(shù)據(jù)的要求較低，可使得結(jié)構(gòu)可靠性分析和獲取相應(yīng)數(shù)據(jù)的難度降低。在已知數(shù)據(jù)較少的條件下，非概率模型下的可靠性方法為結(jié)構(gòu)可靠性分析的更好選擇。關(guān)鍵詞：概率模型；非概率模型；結(jié)構(gòu)可靠性分析方法由于結(jié)構(gòu)的材料參數(shù)，幾何尺寸和所受載荷等不確定因素對(duì)結(jié)

或建立適當(dāng)?shù)?span id="j5i0abt0b" class="hl">概率模型，或根據(jù)概率論的一些性質(zhì)和定理，或利用概率中性質(zhì)比較好的分布，解決了一些數(shù)學(xué)在其他學(xué)科上的一些問(wèn)題，如等式的證明、不等式的證明、一些廣義積分的計(jì)算。把概率論的知識(shí)和其他數(shù)學(xué)分支聯(lián)系起來(lái)，從而拓寬了解題思路，另外也從一個(gè)側(cè)面反映了學(xué)習(xí)概率的重要性?！娟P(guān)鍵詞】概率模型；等式；不等式；正態(tài)分布；廣義積分一、構(gòu)造概率模型證明恒等式等式“A=B”的證明，一般方法是“A→B”，“B→A”，“A→C，B→C”三種代數(shù)類(lèi)型，而運(yùn)用概率論的相關(guān)知識(shí)，構(gòu)造

食暴露評(píng)估全概率模型構(gòu)建研究*東南大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系（210009） 李喜艷 張亞非 金 昊 劉 沛△目的提高食品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估精度，構(gòu)建化學(xué)污染物慢性膳食暴露評(píng)估全概率模型。方法利用我國(guó)膳食調(diào)查、污染物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的人口學(xué)資料構(gòu)建膳食暴露評(píng)估全概率模型。通過(guò)在消費(fèi)量和污染物總體中進(jìn)行蒙特卡洛（Monte Carlo）抽樣，匹配相乘后得到暴露量的概率分布；構(gòu)建貝塔二項(xiàng)正態(tài)分布（Betabinomial and normal，BBN）模型

斜拉索索力的概率模型，在此基礎(chǔ)上對(duì)隨機(jī)車(chē)輛荷載作用下斜拉索的可靠度進(jìn)行分析。結(jié)果表明：斜拉索索力可以采用高斯平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程描述；設(shè)計(jì)基準(zhǔn)期內(nèi)斜拉索索力最大值的概率模型可通過(guò)跨閾理論確定；按隨機(jī)車(chē)流數(shù)據(jù)建立的車(chē)輛荷載概率模型計(jì)算的斜拉索可靠指標(biāo)為7.93～14.55。 關(guān)鍵詞：斜拉橋；索力；車(chē)輛荷載；概率模型；可靠度 中圖分類(lèi)號(hào)：U448.27 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A  Analysis of Probabilistic Model of Stay Cab

想.只有經(jīng)歷概率模型的建構(gòu)過(guò)程和概率模型的應(yīng)用過(guò)程，才能學(xué)好概率.概率模型的建構(gòu)過(guò)程，就是在問(wèn)題情境中生成概念、提煉模型、發(fā)現(xiàn)計(jì)算法則與方法等等.概率模型的應(yīng)用過(guò)程中，同學(xué)們要學(xué)會(huì)觀察、分析、判斷，在計(jì)算中要注意法則與方法運(yùn)用的正確性.學(xué)好概率，發(fā)展合情推理能力. 合情推理和邏輯推理是硬幣的正面和反面，是不可分割的整體，是每個(gè)人終身發(fā)展的基礎(chǔ).endprint

主要涉及古典概率模型和幾何概率模型，而這兩類(lèi)概率模型，都屬于等可能概型，都要求所有基本事件發(fā)生的可能性是相等的，而我們?cè)诮鉀Q這類(lèi)問(wèn)題時(shí)經(jīng)常忽略這個(gè)“等可能性”，給解題帶來(lái)不必要的錯(cuò)誤.endprint在中學(xué)的概率計(jì)算中，主要涉及古典概率模型和幾何概率模型，而這兩類(lèi)概率模型，都屬于等可能概型，都要求所有基本事件發(fā)生的可能性是相等的，而我們?cè)诮鉀Q這類(lèi)問(wèn)題時(shí)經(jīng)常忽略這個(gè)“等可能性”，給解題帶來(lái)不必要的錯(cuò)誤.endprint在中學(xué)的概率計(jì)算中，主要涉及古典概率模型

數(shù)據(jù)。XML概率模型具備XML的靈活性，可以很自然地表示多個(gè)粒度的概率信息，乃至嵌套的概率信息；另外XML以其自描述性好與可擴(kuò)展性高的優(yōu)點(diǎn)，特別適用于信息抽取與數(shù)據(jù)集成等可能產(chǎn)生大量不確定信息的應(yīng)用。文獻(xiàn)[2]提出的P文檔模型（ProDB）是最早的概率XML數(shù)據(jù)模型，該模型描述節(jié)點(diǎn)的概率以父節(jié)點(diǎn)存在為前提，提出兄弟節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系為相對(duì)獨(dú)立（ind）和相互排斥（mux）。文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[4]均擴(kuò)展了P文檔模型，其中文獻(xiàn)[4]對(duì)原有的P文檔模型的邊增加了外部約

；變異系數(shù)；概率模型中圖分類(lèi)號(hào)：TU442 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-2374（2012）03-0157-02可靠性理論始創(chuàng)于第二次世界大戰(zhàn)期間，在戰(zhàn)后才得到了完善與發(fā)展，并且在許多工程領(lǐng)域內(nèi)得到了應(yīng)用，取得了顯著的成效。20世紀(jì)70年代后期，我國(guó)的巖土工程方面的可靠性研究才剛剛開(kāi)始，但是發(fā)展速度快，本文主要研究的是北京地區(qū)的粉質(zhì)粘土層的參數(shù)性質(zhì)，并進(jìn)行相應(yīng)的分析比較統(tǒng)計(jì)，得出適用于工程實(shí)際的參考經(jīng)驗(yàn)公式。一、土層形成歷史和野外地質(zhì)特征北京地區(qū)位