概率知识

摘要： 概率与统计是高中数学的核心内容,也是高罟重点考查的内容。近年来全国高考概率与统计大题的命题形式有:单独若查概率知识、单独考查统计知识、概率与统计相结合考查、概率统计与其他模块知识相结合考查等,重点考查同学们的数据处理与数据分析能力。

摘要： 概率统计知识应用比较广泛,它是处理数据、分析信息、获取有意义结果的有力工具是高考的热点之试题通常以当前社会热点应用问题为切入点,考查同学们的应用意识和应用能力.且常与数列、不等式、二项式定理等知识相结合进行命题。

摘要： 人教版五年级数学《掷一掷》是“综合与实践”领域的内容。笔者基于游戏活动设计了两份学习单,引导学生以学习单为支架,边做游戏边记录、思考游戏结果,逐步发现游戏背后蕴含的数学道理,进而理解概率知识、强化数据意识、积累活动经验。一、以游戏为载体,激发探究欲望在学习本课前,学生已经积累了与“可能性”有关的活动经验,对事件发生的可能性大小有一定感知。针对学生的已有基础,在引导学生探究两个骰子点数之和的可能性后,笔者设计了师生互动游戏——“爬山夺宝”,通过游戏活动引领学生学习。课堂上,笔者先出示游戏规则:“老师要和你们进行一场掷骰子比赛。

摘要： 数学是高中教学中的重要科目,也是高考的重点考核科目,讨论分析高中数学的具体教学方法和策略,这于教学效率的整体提升有积极的意义。高中数学内容丰富,其中概率知识更是每次考试的"常客",概率知识是整个高中数学中趣味性比较强的一部分内容,也是学生将知识和生活进行联系的重要桥梁,所以准确地理解概率的相关知识,对于学生解决生活问题而言是有积极意义的。很多学生在遇到概率问题的时候,因为没有掌握解题技巧,要么效率低下,要么准确性不高,影响了学生学习成绩的提升,也对学生的学习自信造成打击,所以在概率教学过程中.

摘要： 法国数学家普拉斯说过“生活中最重要的问题,大部分都是概率问题”,这是因为我们所遇到的大部分问题都具有选择性,因为选择带来了不确定性,这也是概率知识不同于其他数学知识的本质.初中生的思维尚处于确定性思维阶段,面对随机和不确定性,更擅长解决的是确定的因果关系.同时,概率问题以实际问题的形式出现,背景非常丰富,怎样摆脱情节结构,从多元化背景中抽象出等值的模型,建立并处理好数量关系,帮助学生理解不确定数学,建立模型思想,形成应用意识?与大家共研.

摘要： 生物遗传概率的相关知识是高中阶段生物课程的重点、难点。有不少高中生学到最后都不能真正理解和掌握生物遗传概率的知识点,其原因在于生物遗传概率知识抽象性很强,而且涉及到很多难度较大的计算,学生经常会出现各种计算错误。要想真正地理解生物遗传概率知识,能够正确进行遗传概率计算,就必须掌握有效的学习技巧,从而有效提高自己的生物遗传概率计算能力,真正理解和掌握生物遗传概率知识。

摘要： 1.引言拉普拉斯(P·S·Lapa1749-1827)又称"法国牛顿",在提及概率论时曾说:"这门源自赌博机运之科学,必将成为人类知识中最重要的一部分,生活中大多数问题,都将只是概率的问题."概率是不确定数学(随机数学)的一个重要分支.高中数学概率知识学习安排在人教A版《数学》必修第二册"第十章概率",选择性必修第三册"第七章随机变量及其分布".为帮助学生认识学习内容,初步形成研究方法,构建良好的认知结构,开展了作为概率学习的序幕与切入口的概率序言课.

摘要： 本发明公开了一种面向设计知识推送的加权特征知识适用概率匹配方法。在设计知识库为知识条目建立设计知识表示向量，组成设计知识表示向量集合，建立用于后续机器学习的训练样本集，将训练样本集中的每个训练样本特征向量分为适用和不适用；每个设计人员被分配到不同的设计任务，根据设计任务的要求构建针对每个设计内容的设计内容特征向量；针对每一设计内容特征向量，遍历并采用朴素贝叶斯决策算法进行设计知识表示向量与设计内容特征向量的匹配概率计算，根据设计知识特征向量是否适用于设计内容特征向量的结果赋值设计知识特征向量，最后进行排序处理。本发明将人工智能的算法思想应用于知识推送，提高了设计知识匹配过程中的智能性与操作性。

摘要： 本发明公开了一种概率超图驱动的地学知识图谱推理优化系统和方法，属于地理大数据分析技术领域。该系统包括地学知识图谱输入模块、地学本体设定模块、超图模型构建模块、超图自编码器模块、地学知识图普推理优化模块；该方法包括：地学知识图谱结构拆解；知识数据超图模型构建；超图信息传递概率计算；地学知识图谱推理优化：本发明通过采用多对多的图节点超边规则，改变地学知识图谱图结构形状，由于采用多对多的图节点超边规则，显著表达地理知识间的共性和异性关系，使得隐性的地学过程现象和关联，由非结构化的计算或推理变得可结构化地计算或推理，解决了本领域长期以来不能解决多对多的地学知识图谱网络结构问题的疑难问题。

摘要： 本发明公开了一种面向设计知识推送的加权特征知识适用概率匹配方法。在设计知识库为知识条目建立设计知识表示向量，组成设计知识表示向量集合，建立用于后续机器学习的训练样本集，将训练样本集中的每个训练样本特征向量分为适用和不适用；每个设计人员被分配到不同的设计任务，根据设计任务的要求构建针对每个设计内容的设计内容特征向量；针对每一设计内容特征向量，遍历并采用朴素贝叶斯决策算法进行设计知识表示向量与设计内容特征向量的匹配概率计算，根据设计知识特征向量是否适用于设计内容特征向量的结果赋值设计知识特征向量，最后进行排序处理。本发明将人工智能的算法思想应用于知识推送，提高了设计知识匹配过程中的智能性与操作性。

摘要： 本发明属于人工智能及自然语言处理领域，具体涉及一种基于概率推理的知识图谱实体对齐方法及装置，包括跨知识图谱分别获取用于训练的实体对齐种子以及与它们相连的关系，将这些实体和关系放入知识图谱表示学习算法当中进行训练；基于训练得到的关系向量，使用向量相似度算法对关系的相似度进行计算，提取出相似度较大的关系对；基于实体对齐种子以及计算得到的关系对，可以迭代的通过概率推理计算未对齐实体的对齐可能性并标注实体对齐结果；本发明通过利用知识图谱表示学习算法以及新颖的知识图谱概率推理算法，能有效提升知识图谱的实体对齐效果。

摘要： 本发明公开了一种概率超图驱动的地学知识图谱推理优化系统和方法，属于地理大数据分析技术领域。该系统包括地学知识图谱输入模块、地学本体设定模块、超图模型构建模块、超图自编码器模块、地学知识图普推理优化模块；该方法包括：地学知识图谱结构拆解；知识数据超图模型构建；超图信息传递概率计算；地学知识图谱推理优化：本发明通过采用多对多的图节点超边规则，改变地学知识图谱图结构形状，由于采用多对多的图节点超边规则，显著表达地理知识间的共性和异性关系，使得隐性的地学过程现象和关联，由非结构化的计算或推理变得可结构化地计算或推理，解决了本领域长期以来不能解决多对多的地学知识图谱网络结构问题的疑难问题。

摘要： 本发明公开了一种改进的基于概率校准的知识图谱生成方法，其步骤包括：1)选定用于知识图谱嵌入的基础模型及目标领域的训练数据集；2)利用所述训练数据集训练所选基础模型，并在训练时对训练所得向量的每一维施加规则约束条件；3)对每次训练后的基础模型进行概率校准，达到设定校准状态或最优校准状态；4)利用最终训练所得基础模型对该目标领域的知识图谱进行补全处理，得到该目标领域的知识图谱。本发明同时应用规则约束和概率校准，可以在增加有限复杂性的前提下，实现对嵌入模型效果的提升。

摘要： 本发明公开了一种基于先验知识的概率协同表示图像集分类方法，以此来解决图像集分类中协同表示对类间差异学习不足导致的概率表示失效的问题；算法模型中，将图像集集合看作是流形空间上的一个点，通过基于样本间距离的表示方法，推导出在对称正定矩阵空间上对图像集集合模型的概率协同表示方式，并且通过对表示样本的学习，抽取出样本的先验知识，对模型的概率表示重新加权，最后推导出相应的闭式解。在不同的数据集合上对比了该算法，实验表明，模型在不平衡的数据集上有着非常出色的分类成绩表现，更加关注样本特征，解决了协同表示方法中类间模糊性导致的难以分类的问题。

摘要： 采用用于基于性能度量来训练及实施计量配方的方法及系统来定量地特性化计量系统在特定测量应用中的测量性能。采用性能度量以正规化在测量模型训练、基于模型的回归或两者期间采用的优化过程。

摘要： 本发明公开了一种基于概率知识图谱的用户画像方法及系统，包括：获取用户的问卷人格信息和用户行为数据；基于问卷人格信息和用户行为数据，利用线性回归得到行为关于人格的回归系数；对回归系数进行归一化处理，得到归一化回归系数；基于两个行为的归一化回归系数，计算行为之间相似度；将行为和行为之间相似度存入图数据库中，构建概率性知识图谱。发明利用概率性知识图谱进行用户画像，其不仅能解决传统知识图谱“缺乏人类对知识的动态与不确定性表示”的局限，还具有在信息及计算资源不足情况下对不确定事实进行推理的能力，从而对用户进行更有效的画像。

摘要： 本发明公开了一种基于预测概率知识蒸馏的性别分类方法和系统，方法包括：获取待预测图像，构建ResNet18网络作为教师主干网络，构建CNN网络作为学生网络；对教师网络配置性别分类器，并设置分类类别，构建教师网络分类器权值矩阵；对所述学生网络配置性别分类器，并设置和教师网络相同的分类类别，构建学生网络分类器权值矩阵；采用损失函数分别计算教师网络和学生网络的性别分类损失和性别蒸馏损失；获取所述教师网络和学生网络分别对输入待预测图像输出性别预测概率向量；根据所述性别预测概率向量、性别分类损失和性别蒸馏损失计算总蒸馏损失，通过梯度下降算法对教师网络和学生网络进行参数更新。