幼儿概率推理水平及源自教育的可能影响研究

研究者在对幼儿概率推理能力探讨的过程中,曾经深受Piaget的＂幼儿不具备概率推理能力＂这一传统观点的影响,但后续的研究逐渐发现幼儿是具备一定概率推理能力的。随着研究的进展,最近的研究又发现,幼儿在概率推理方面不仅能够考虑到基础概率,还具备根据事后概率对先前概率判断进行修正的能力。     

杂合VPRS与PNN的知识发现方法

本文提出一种变精度粗糙集(Variableprecisionroughsets,VPRS)与概率神经网络(ProbabilisticNeuralNetwork,PNN)杂合的方法。变精度粗糙集对噪声数据有一定的相容性,给定置信阈值β,通过变精度粗糙集模型将信息系统中的冗余属性排除,求出一个最小的知识表示,由此可以约简神经网络的输入。由于概率神经网络的分类及泛化能力较强,接下来应用概率神经网络建立的模型进行分类、预测。实验表明,变精度粗糙集与概率神经网络杂合方法的分类及预测精度均较高。该方法可用于从模糊的、冗余的、不完备的且有噪声的大型数据库中发现知识。     

真实应用环境下的PKI信任模型

通过为PKI系统建立信任模型,可以更好地了解这一复杂信任体系中各实体间信任关系建立的过程.在现有模型的基础上,引入更加符合真实应用环境的谓词逻辑和信任参数,扩展了原有模型信任推导方法,并给出了新方法下的认证规则和信任规则.同时结合信任度概率模型,分析了各代表性PKI架构信任传递的过程,以及系统架构对实体间信任度的影响.分析的结果对于构建真实应用环境下的PKI系统有一定指导意义.     

基于概率模型的证券投资定量决策支持

证券投资分析与决策是证券投资过程中重要的步骤。以往的证券投资分析与决策支持的方法的分析结论大多无法定量地衡量证券价格的走势的不确定性 ,忽略了个人对风险和收益的偏好。本文提出了一种新的基于概率模型的证券投资定量决策方法 ,可用于证券投资决策支持系统的构建。该方法通过统计历史数据 ,在概率的框架下预测未来的证券价格变化的各种可能 ,对某一特定决策所产生的期望收益和风险进行评估 ,并通过优化个人的效用函数进行决策 ,解决了确定买入卖出点的问题。对比以往的证券投资分析和决策方法 ,新的方法用不确定的模型代替了确定性的表示 ,并且从个人对风险和收益的偏好角度进行了考虑 ,克服了已有方法的不足之处。本文进行了仿真实验 ,对证券涨幅概率分布和买入卖出点的决策进行了评价 ,实验结果显示了该方法的有效性。     

Interpreting Probabilistic Classifications From Diagnostic Psychometric Models

Although much research has been conducted on the psychometric properties of cognitive diagnostic models, they are only recently being used in operational settings to provide results to examinees and other stakeholders. Using this newer class of models in practice comes with a fresh challenge for diagnostic assessment developers: effectively reporting results and supporting end users to accurately interpret results. Achieving the goal of communicating results in a way that leads users of the assessment to make accurate interpretations requires a prerequisite step that cannot be taken for granted. The assessment developers must first accurately interpret results from a psychometric, or measurement, standpoint. Through this article, we seek to begin a discussion about reasonable interpretations of the results that classification‐based models provide about examinees. Interpretations from published research and ongoing practice show different—and sometimes conflicting—ways to interpret these results. This article seeks to formalize a comparison, critique, and discussion among the interpretations. Before beginning this discussion, we first present background on the results provided by classification‐based models regarding the examinees. We then structure our discussion around key questions an assessment development team needs to answer themselves prior to constructing reports and interpretative guides for end users of the assessment.     

浅析归纳逻辑的认知倾向

现有的归纳推理模型都是领域一般性的,这些模型的局限性和遭遇到的困难说明在领域一般性的意义上考察归纳推理可能是行不通的。而且逻辑学的研究已经承认,要建立一个完全的归纳逻辑也是不可能的。因此,对归纳推理研究应该放弃领域一般性的思路,而采用领域特殊性的视角和功能分析的研究方法可能会给归纳推理研究带来新的活力。     

概率方法的应用

通过实例讨论了概率论在其它数学分支中的运用,一方面显示出概率方法在证明某些数学问题时的简明性,另一方面也体现了数学分支之间的联系。     

图的k-全控制数的一个上界

利用概率方法给出图的k-全控制数的一个上界,并且推广了关于全控制数γt(G)的一个结果。     

基于ESB的面向构件的开发模式研究

软件构件的出现提高了软件生产的效率,同时做为SOA的核心技术的ESB提供了综合、灵活而且一致的集成方法。本文在这两种技术的基础上,提出了一种基于ESB的构件开发模式。利用该开发模式,可以快速高效地建立柔性、健壮性、鲁棒性较好的服务构件,并使构件的装配和部署进一步简化,从装配和部署角度提高软件开发的整体速度。该开发模式对各行业领域的软件和构件开发都具有实际的参考价值。