學習概率與數(shù)理統(tǒng)計總結

　　貝葉斯預測：貝葉斯預測的精度取決于貝葉斯參數(shù)估計的性能，貝葉斯預測包括許多傳統(tǒng)的預測方法，如線性回歸、指數(shù)平滑、線性時間序列都是貝葉斯預測模型的特殊情況。

　　貝葉斯決策：先驗信息和抽樣信息都用的決策問題稱為貝葉斯決策問題。

　　貝葉斯分類：最大似然分類

　　貝葉斯網(wǎng)絡：

　　5.2 蒙特卡羅方法

　　6. 最優(yōu)化理論

　　6.1 經(jīng)典最優(yōu)化

　　6.2 現(xiàn)代最優(yōu)化理論

　　np難問題

　　全局最優(yōu)：

　　(1)       模擬退火算法

　　(2)       人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法

　　(3)       禁忌搜索算法

　　(4)       免疫算法

　　(5)       遺傳算法

　　(6)       蟻群算法

　　(7)       支持向量機

　　7. 礦井wifi無線定位信號處理方法

　　無線定位信號處理包括兩部分內容，首先是消除奇異值，是消除錯誤的過程；其次是濾波，消除或減少信號在信道中傳播的隨機噪聲影響。這種濾波包括卡爾曼濾波和時域濾波的方法。利用wifi無線定位基站探測井下各類人員所攜帶的電子標簽（電子標簽會定時發(fā)送無線信號），基站接收人員位置信息并上傳至服務器，根據(jù)基站的地理坐標和探測到的電子標簽信息（主要是rssi信號強弱），采用處理算法消除信號中存在的奇異值，濾波減小隨機信號的干擾，采用無線定位算法實時解算人員的位置，這些處理過程都有服務器端負責處理。

　　靜態(tài)信號處理，首先在巷道布設采樣點，沒間隔1m布設一個采樣點，對獲得的數(shù)據(jù)進行方差分析，偏度分析，確定信號在煤礦巷道中某一點的總體概率分布，以此總體概率密度消除奇異值；利用消除奇異值的信號建立無線信號距離衰減模型；

　　動態(tài)信號處理，包括信號奇異值消除和濾波過程。信號奇異值消除根據(jù)當前信號之前的某幾個時間點數(shù)據(jù)建立滑動平均模型，將消除奇異值后的信號強弱值分別代入kalmn濾波器和加權濾波，比較濾波效果；

　　接下來根據(jù)定位點的到基站的距離解算人員的位置。

　　8. 正演過程與反演過程

　　簡單地說，正演是由因到果。而反演正相反，是由果到因。而結果應該是可以觀測到的結果，稱之為觀測資料。一般由果推因可分為兩種情況：一是用于建立理論模型，另一種情況是假定已經(jīng)建立了一定的理論模型框架，則可以由觀測資料來推測理論模型中的若干個參數(shù)。其中建立理論模型的方法跟各個具體學科有密切關系。

　　遙感的正演過程與反演過程

　　輻射傳方程研究的是太陽的電磁輻射通過地球大氣，到達地面。經(jīng)過大氣的散射、吸收和折射，地面的吸收和反射，再通過大氣層，傳輸啊傳感器產(chǎn)生輻亮度的過程。建立起輻射光譜和輻亮度之間的關系。相關的概念包括反射率，吸收率，二向性反射等；

　　反演則是建立輻亮元與地表參數(shù)如地表植被的lai，地物溫度，地表的植被高度，n含量等。遙感還包括很多環(huán)境的監(jiān)測如so2,、co等。反演一般為病態(tài)過程，存在很多的不確定的因素。

　　因果之間的確定性模型應該屬于定理的范疇了！重視建模的過程，正演可以對理論模型進行驗證，是實踐檢驗的重要方法。